基于多尺度熵的滚动轴承故障可拓智能识别

针对滚动轴承振动信号的多样性、复杂性以及不确定性,利用可拓学在分析矛盾问题可拓性和规律性时的优势以及对于时间序列多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)可在不同尺度上进行复杂度评价的特点,提出一种基于多尺度熵的滚动轴承故障可拓智能识别方法。利用MSE对轴承振动信号进行特征提取,利用Fisher比对MSE特征进行选择,将最终入选的MSE特征作为可拓物元模型的特征参数,并以此构建轴承不同健康状态物元模型的经典域以及所有状态下物元模型的节域。将待测数据代入构建好的轴承不同健康状态所对应的物元模型中,利用关联度函数计算待测数据与轴承不同健康状态的综合关联度,以此实现待测数据的定性定量识别。对电机滚动轴承的故障识别结果表明,所提方法对轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4类模式识别的准确率可达100%,高于常规的基于小波包和神经网络的方法。