基于多尺度模糊熵的旋转机械故障诊断研究

发布时间：2018-02-12 22:21

  本文关键词： 多尺度模糊熵 旋转机械 变量预测模型 模式识别　出处：《现代制造工程》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：从旋转机械振动信号复杂度分析的角度,展开相关特征熵提取方法的研究,构造出一组能够有效区分不同故障状态振动信号的多尺度模糊熵。考虑到传统故障模式识别方法对于先验知识过度依赖的理论缺陷,将生物识别领域基于变量预测模型的模式识别方法引入到旋转机械故障诊断之中,并在实例中进行了应用,表明该方法的有效性。
[Abstract]:From the point of view of complexity analysis of vibration signal of rotating machinery, the research of feature entropy extraction method is carried out. A set of multi-scale fuzzy entropy, which can effectively distinguish vibration signals from different fault states, is constructed. Considering the theoretical defects of the traditional fault pattern recognition method, which is over-dependent on prior knowledge, The method of pattern recognition based on variable prediction model in biometrics is introduced into the fault diagnosis of rotating machinery. The application of this method in an example shows that the method is effective.
【作者单位】： 军械工程学院;
【分类号】：TH17

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本文编号：1506692