现代制造工程 ›› 2017, Vol. 445 ›› Issue (10): 146-150.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.10.028

• 设备设计/诊断维修/再制造 • 上一篇    下一篇

基于多尺度模糊熵的旋转机械故障诊断研究

李永军, 马立元, 崔心瀚   

  1. 军械工程学院,石家庄 050003
  • 收稿日期:2015-08-14 出版日期:2017-10-20 发布日期:2018-01-08
  • 作者简介:李永军,博士,主要研究方向为结构损伤识别。 E-mail:li123ysu@163.com

Research on faulty diagnose for rotation machine based on multi-scale fuzzy entropy

Li Yongjun, Ma Liyuan, Cui Xinhan   

  1. Mechanical Engineering College,Shijiazhuang 050003,China
  • Received:2015-08-14 Online:2017-10-20 Published:2018-01-08

摘要: 从旋转机械振动信号复杂度分析的角度,展开相关特征熵提取方法的研究,构造出一组能够有效区分不同故障状态振动信号的多尺度模糊熵。考虑到传统故障模式识别方法对于先验知识过度依赖的理论缺陷,将生物识别领域基于变量预测模型的模式识别方法引入到旋转机械故障诊断之中,并在实例中进行了应用,表明该方法的有效性。

关键词: 多尺度模糊熵, 旋转机械, 变量预测模型, 模式识别

Abstract: From the angle of vibration signal complex for rotation machine,the construction of characteristic entropy is studied and a set of multi-scale fuzzy entropy is put forward to identify the vibration signal with different faulty.Accounting for theory defect of traditional faulty identification which depends on prior knowledge,the identification method based on variable predetermination model is instructed into faulty diagnose for rotation machine.The new method is applied in a living example,which show the method is effective.

Key words: multi-scale fuzzy entropy, rotation machine, Variable Predictive Model Based on Class Discriminate(VPMBCD), modal identification

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