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题名复合多尺度包络模糊熵在滚动轴承故障诊断中的应用
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作者
李姜宏
郑近德
潘海洋
程健
童靳于
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机构
安徽工业大学机械工程学院
安徽省智能破拆装备工程实验室
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出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第9期274-281,共8页
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基金
国家自然科学基金(51975004)
安徽省自然科学基金(2008085QE215)。
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文摘
模糊熵(fuzzy entropy, FE)自提出以来就被广泛用于滚动轴承振动信号的时间序列复杂性度量,但模糊熵在单一时间序列的分析中可能无法充分捕获轴承振动信号所有故障特征。针对这一弊端,定义出一种包络模糊熵(envelope fuzzy entropy, EFE)作为新的复杂性度量指标。进一步利用复合粗粒化的方式对时间序列的包络信号进行复合多尺度处理,提出了复合多尺度包络模糊熵(composite multi-scale envelope fuzzy entropy, CMEFE),旨在全面揭示信号的故障特征。此外,通过仿真信号验证了CMEFE能够区分不同类型的模拟信号,对比其他非线性动力学方法,结果表明提出的方法对于不同模拟信号的区分效果更为显著。在此基础上,提出一种基于复合多尺度包络模糊熵与萤火虫优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。与现有方法进行对比,验证了该方法的可行性与优越性。
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关键词
模糊熵(FE)
包络模糊熵(efe)
多尺度模糊熵
复合多尺度包络模糊熵(CMefe)
萤火虫优化支持向量机
滚动轴承故障诊断
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Keywords
fuzzy entropy(FE)
envelope fuzzy entropy(efe)
multi-scale fuzzy entropy
composite multi-scale envelope fuzzy entropy(CMefe)
firefly optimization support vector machine
rolling bearing fault diagnosis
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于模糊熵和包络分析的滚动轴承故障特征提取
被引量：3
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作者
郭学卫
申永军
杨绍普
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机构
石家庄铁道大学机械工程学院
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出处
《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》
2017年第3期25-28,共4页
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基金
国家自然科学基金(11372198)
河北省高等学校创新团队领军人才计划(LJRC018)
+1 种基金
河北省高等学校高层次人才科学研究项目(GCC2014053)
河北省高层次人才资助项目(A201401001)
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文摘
提出了一种基于模糊熵和包络分析的故障特征提取新方法。这种方法的核心是首先使用包络分析把调制的振动信号进行解调,然后计算并比较这些包络信号的模糊熵,从而实现故障的特征提取。研究表明,用这种方法提取信号特征,可以容易地将正常滚动轴承、内圈故障、外圈故障和滚子故障的信号区分。
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关键词
模糊熵
包络分析
HILBERT变换
特征提取
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Keywords
fuzzy entropy
envelope analysis
Hilbert transform
feature extraction
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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