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题名改进滑动粗粒化和集成波动色散熵的故障诊断方法
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作者
穆凌霞
田璐
冯楠
汪红鑫
张建
吴世海
刘丁
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机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
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出处
《智能系统学报》
2025年第2期363-375,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62373299,62127809)
陕西省重点研发计划项目(2024GX-YBXM-093)
+1 种基金
中国博士后科学基金项目(2022MD723834)
陕西省科协青年人才托举计划项目(20210114).
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文摘
在多尺度波动色散熵中,多尺度粗粒化会忽略重构子序列部分相邻点之间的信息,并且子序列长度随着尺度因子的增大长度减小,这种特征提取的方法不利于故障分类。为了解决这个问题,本文提出了一种n次滑动粗粒化的方法,在确定的比例因子下,利用n次滑动方法保留了每点之间的信息,保证重构后的序列与重构前的序列长度一致。针对波动色散熵中映射技术过于单一的问题,本文利用集成波动色散熵对重构后的序列进行特征提取,使得熵计算更加准确。用西储大学等轴承数据集对算法进行了验证,所提方法的故障诊断精确度显著提高。
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关键词
滑动粗粒化
序列重构
故障诊断
故障分类
集成波动色散熵
滚动轴承
振动信号
特征提取
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Keywords
sliding coarsening
sequence reconstruction
fault diagnosis
fault classification
integrated fluctuation-based dispersion entropy
rolling bearing
vibration signal
feature extraction
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术]
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