广义精细复合多尺度样本熵与流形学习相结合的滚动轴承故障诊断方法

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【摘要】

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针对滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)与流形学习相结合的特征提取方法。利用GRCMSE提取滚动轴承故障特征信息;采用判别式扩散映

【作者】

：

王振亚姚立纲

【机构】

：

福州大学机械工程及自动化学院

【出处】

：

中国机械工程

【发表日期】

：

2020年20期

【关键词】

：

广义精细复合多尺度样本熵判别式扩散映射分析故障诊断流形学习滚动轴承 generalized refined composite multiscale s

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51775114,51275092),福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台资助项目(2014H21010011)

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针对滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)与流形学习相结合的特征提取方法。利用GRCMSE提取滚动轴承故障特征信息;采用判别式扩散映射分析(DDMA)方法对高维特征进行降维处理;将低维故障特征输入粒子群优化支持向量机多故障分类器中进行故障识别。滚动轴承故障实验分析结果表明:GRCMSE特征提取效果优于多尺度样本熵(MSE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)和广义多尺度样本熵(GMSE);DDMA降维效果优于等度规映射(Isomap)和局部切空间排列(LTSA)

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