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基于改进层次多模式斜率熵的滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
季磊
陈剑
+1 位作者
李伟
陈品
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期464-471,共8页
滚动轴承振动信号特征提取通常较为困难,特征提取的优劣对诊断结果影响较大。为提高轴承故障诊断的准确性,文章提出改进层次多模式斜率熵(modified hierarchical multi-mode slope entropy,MHMSE)的特征提取方法,并结合极限学习机(extre...
滚动轴承振动信号特征提取通常较为困难,特征提取的优劣对诊断结果影响较大。为提高轴承故障诊断的准确性,文章提出改进层次多模式斜率熵(modified hierarchical multi-mode slope entropy,MHMSE)的特征提取方法,并结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)实现滚动轴承故障诊断。MHMSE利用改进层次方法提取时间序列的高低频信息,同时针对斜率熵(slope entropy,SE)的维度缺陷,将SE推广到多模式斜率熵(multi-mode slope entropy,MSE),用以提取层次分量的特征。通过将MHMSE提取的故障特征向量输入ELM,实现9种工况轴承故障识别。实验结果表明:改进层次方法要优于传统的层次、多尺度序列方法;同时MHMSE的诊断结果优于改进的层次排列熵(modified hierarchical permutation entropy,MHPE)、精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy,RCMDE)、精细复合多尺度模糊熵(refined composite multiscale fuzzy entropy,RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(refined composite multiscale sample entropy,RCMSE)、复合多尺度加权排列熵(composite multiscale weighted permutation entropy,CMWPE)。
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关键词
改进层次多模式斜率熵(
mhmse
)
极限学习机(ELM)
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于改进层次多模式斜率熵的滚动轴承故障诊断
被引量：
2
1
作者
季磊
陈剑
李伟
陈品
机构
合肥工业大学机械工程学院
合肥工业大学噪声振动工程研究所
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期464-471,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11604070)
安徽省科技重大专项资助项目(17030901409)。
文摘
滚动轴承振动信号特征提取通常较为困难,特征提取的优劣对诊断结果影响较大。为提高轴承故障诊断的准确性,文章提出改进层次多模式斜率熵(modified hierarchical multi-mode slope entropy,MHMSE)的特征提取方法,并结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)实现滚动轴承故障诊断。MHMSE利用改进层次方法提取时间序列的高低频信息,同时针对斜率熵(slope entropy,SE)的维度缺陷,将SE推广到多模式斜率熵(multi-mode slope entropy,MSE),用以提取层次分量的特征。通过将MHMSE提取的故障特征向量输入ELM,实现9种工况轴承故障识别。实验结果表明:改进层次方法要优于传统的层次、多尺度序列方法;同时MHMSE的诊断结果优于改进的层次排列熵(modified hierarchical permutation entropy,MHPE)、精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy,RCMDE)、精细复合多尺度模糊熵(refined composite multiscale fuzzy entropy,RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(refined composite multiscale sample entropy,RCMSE)、复合多尺度加权排列熵(composite multiscale weighted permutation entropy,CMWPE)。
关键词
改进层次多模式斜率熵(
mhmse
)
极限学习机(ELM)
滚动轴承
故障诊断
Keywords
modified
hierarchical
multimode
slope
entropy
(
mhmse
)
extreme learning machine(ELM)
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进层次多模式斜率熵的滚动轴承故障诊断
季磊
陈剑
李伟
陈品
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
2
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