基于模糊熵与LS-SVM的轴承故障诊断

作者：杨望灿; 张培林; 任国全; 李俊

来源：机械强度, 2014, 36(05): 666-670.

DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2014.05.016

• 模糊熵
• 最小二乘支持向量机
• 滚动轴承
• 故障诊断

由于滚动轴承不同状态的振动信号具有不同复杂度的特点,提出利用模糊熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)实现轴承故障的准确诊断。模糊熵将模糊理论引入到数据序列的复杂度测度中,能够测量出不同复杂度的数据序列。根据模糊熵计算方法,选择最优参数计算轴承振动信号的模糊熵,作为区分轴承不同故障状态的特征参数。以轴承振动信号的模糊熵为输入,以最小二乘支持向量机为分类器,准确识别轴承故障状态。轴承实测振动信号分析表明,方法能够有效诊断轴承故障,提高故障诊断的准确率。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 武汉军械士官学校