摘要

针对滚动轴承故障振动信号含噪声多、复杂程度高的特点,为实现准确的故障诊断,提出一种基于多尺度模糊熵(MFE)的滚动轴承故障诊断方法。由于LCD方法可以起到降噪的作用,故选用LCD分解后的ISC分量作为粗粒序列,计算分量的MFE。将MFE计算得到的特征参数输入到极限学习机(ELM)分类器中,分类识别滚动轴承的4种状态。实验结果表明,该方法可以有效地提取出滚动轴承的故障特征,实现故障诊断。