申请/专利权人：中国人民解放军92728部队

申请日：2021-11-01

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114088400B

主分类号：G01M13/045

分类号：G01M13/045;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/2411;G06N3/006;G06N20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.03.15#实质审查的生效;2022.02.25#公开

摘要：本发明提供一种基于包络排列熵的滚动轴承故障诊断方法，其采集滚动轴承不同状态下的振动信号；借鉴包络极值思想，对采集到的振动信号进行上、下包络曲线及均值包络曲线求解，并计算各包络曲线的排列熵；将上、下包络曲线及均值曲线的排列熵作为滚动轴承振动信号特征向量；将采集到的不同状态滚动轴承信号分为训练集和测试集，使用支持向量机作为模式识别工具；根据预测结果完成对滚动轴承不同状态信号的识别。本发明针对常规排列熵算法和其他多尺度分析算法的局限，引入包络曲线思想进行滚动轴承故障特征提取并计算包络排列熵，所述方案能够从不同类型的振动信号中提取更加完备的特征信息，在滚动轴承故障识别中有更好的分类性能。

主权项：1.一种基于包络排列熵的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤S1.根据滚动轴承不同工作状态，采集不同类型的振动信号，作为原始数据集；步骤S2.对滚动轴承振动信号进行上、下包络分解，得到上包络曲线、下包络曲线及均值包络曲线；步骤S3.计算上、下包络曲线及均值包络曲线的排列熵值，作为滚动轴承不同类型振动信号的特征向量；所述计算上、下包络曲线及均值包络曲线的排列熵值的方法包括：3.2a针对原始信号xi，找到原始信号xi的所有极大值点并进行三次样条插值拟合，拟合曲线组成上包络线Ut；3.2b找到原始信号xi的所有极小值点并进行拟合，拟合曲线组成下包络线Lt；3.2c计算上包络线Ut与下包络线Lt的均值，形成均值包络曲线3.2d分别计算上包络曲线Ut、下包络曲线Lt以及均值包络曲线Mt的排列熵值，并组成特征向量步骤S4.将步骤S1中获得的原始数据集分为训练集与测试集，对训练集进行训练，获得故障识别模型；步骤S5.对测试集进行故障诊断；步骤S6.根据故障诊断结果，识别滚动轴承的不同故障状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军92728部队 一种基于包络排列熵的滚动轴承故障诊断方法

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