基于全映射复合多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断

作者：杨彩红; 张清华; 郭文正; 陈长捷

来源：轴承, 2023, 1-11.

• 滚动轴承
• 全映射复合多尺度散布熵
• KNN
• 故障诊断

为有效提取滚动轴承振动数据的非平稳故障特征，针对复合多尺度散布熵(Composite Multi-scale Dispersion Entropy，CMDE)中不同的映射方式进行了集成，提出了一种新的测量振动信号复杂度和自相似度的方法，称为全映射复合多尺度散布熵(Full-Mapping Composite Multi-Scale Dispersion Entropy，FCMDE)。FCMDE综合不同映射方式下的CMDE，相比于单一映射方式的CMDE，FCMDE特征提取的更加全面。在此基础上，提出了基于FCMDE和k近邻(KNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用FCMDE计算轴承振动信号的熵值，实现滚动轴承的故障特征提取；随后，将高维故障特征输入至KNN分类器中，完成滚动轴承的故障识别。最后，将该方法应用于两种轴承数据的实验和分析，并与多种特征提取方法进行了对比，结果表明基于SORT映射的CMDE具有最优性能。

• 单位
  河南农业职业学院; 湖南外贸职业学院; 机电工程学院; 重庆交通大学