基于样本熵与决策树调节算法的轴承故障识别

发布时间：2018-08-24 11:25

【摘要】：轴承故障是导致机器发生事故的重要原因之一。为更好地识别出故障类型,使用一种包络样本熵和决策树门限值自适应调节算法相结合的方法。首先将信号分解成若干IMF之和,选取包含丰富故障信息的IMF求其包络信号的样本熵,最后通过决策树自适应调节门限值准确判断出轴承故障类型。分析结果表明,该方法不仅可以通过反馈减少运算量,而且能够通过决策树门限值的自适应调节来提高轴承故障的识别率,综合识别率可达到96.75%。
[Abstract]:Bearing fault is one of the important causes of machine fault. In order to identify the fault type better, a method combining envelope sample entropy with decision tree threshold adaptive adjustment algorithm is used. First, the signal is decomposed into several IMFs, then the sample entropy of envelope signal is obtained by selecting IMF which contains abundant fault information. The results show that the method can not only reduce the amount of calculation by feedback, but also improve the recognition rate of bearing fault by adaptive adjustment of decision tree threshold value. The comprehensive recognition rate can reach 96.75%.
【作者单位】： 安徽经济管理学院信息工程系;
【基金】：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A394) 安徽经济管理学院院级课题(YJKT1516YB07)共同资助
【分类号】：TH133.3

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本文编号：2200673