基于小波包Shannon熵的PHM系统故障特征提取

• 作者: 刘进 张丹旭 张强 王莉
• 来源期刊: 大电机技术
• 关键词: PHM 故障特征提取模型 轴承故障 小波包Shannon熵
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 电机部分
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TM307+.1
• 语种: 中文

摘要

针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号.通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值.与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位.仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	空军工程大学防空反导学院	90	520	13.0	18.0
2	王莉	空军工程大学防空反导学院	39	203	7.0	13.0
3	刘进	空军工程大学防空反导学院	15	46	4.0	6.0
4	张丹旭	空军工程大学防空反导学院	9	4	1.0	1.0