基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究
Journal of the China Railway Society（2020）
Abstract
多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中.由于粗粒化过程中的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵.通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较发现,在不同尺度下改进多尺度排列熵方法估计的熵值结果更加稳定,且误差减小.结合马氏距离特征选择与遗传算法优化的支持矢量机模式识别算法,提出了一种智能化的轴承故障诊断方法.通过列车轴箱轴承实验数据进行验证,结果表明该方法可准确识别出不同类型的故障轴承.
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