基于MFE与SOF的轴承故障诊断

作者：郭晓明; 杜文华^*; 薛慧玲; 贺高锋; 付坤

来源：煤矿机械, 2020, 41(06): 161-163.

DOI：10.13436/j.mkjx.202006054

• MFE
• SOF
• 故障诊断

滚动轴承是旋转机械的重要零部件,针对其故障情况十分复杂的问题,提出一种基于多尺度模糊熵(MFE)与自组织模糊逻辑分类器(SOF)的故障诊断方法。首先利用MFE从轴承振动信号中提取20个尺度的故障特征,然后利用SOF对提取的故障特征进行分类。通过凯斯西储大学的轴承实验数据验证该方法的有效性,最后将SOF的分类结果与最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类结果进行对比。实验结果表明:该方法具有更高的分类精度,达到了95%。

• 单位
  中北大学