基于FCMMWPE-BSASVM组合算法的调心球轴承故障诊断研究

作者：张昭晗^*; 齐俊平; 李峰; 崔金巍

来源：制造技术与机床, 2022, (11): 15-19.

DOI：10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.002

• 精细复合多元多尺度加权排列熵
• 支持向量机
• 等度规映射
• 调心球轴承
• 故障诊断

为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy, FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae search algorithm-supportvectormachine, BSASVM)相结合的故障特征提取方法,并采用等度规映射(Isomap)进行故障识别,最后开展故障诊断实例分析。研究结果表明:采用FCMMWPE算法处理状态熵值达到最高,形成更平滑的熵值曲线,广义粗粒化方法具备明显优势。轴承产生局部故障时,形成具有规律特征的振动信号,表明采用FCMMWPE提取调心球轴承故障特征满足可靠性条件并具备明显优势。对文章构建的FCMMWPE与Isomap特征集进行运行故障识别时实现了99.9%的准确率,实现调心球轴承故障高效识别。BSASVM满足更优的故障识别性能,具备更优的模式识别性能和更高处理效率。该研究可以拓宽到其他的机械传动领域,具有很好的应用价值。

• 单位
  周口职业技术学院; 河南科技大学