基于ITD和模糊熵的滚动轴承智能诊断

• 作者: 孟立立 张希 李富才 王志搏
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 本征时间尺度分解 模糊熵 滚动轴承 智能诊断
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 142-147
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2016.01.031

摘要

利用本征时间尺度分解方法（ITD）将滚动轴承振动信号自适应地分解为几个瞬时频率具有物理意义的单分量信号，并利用模糊熵作为特征，对轴承正常状态，内圈故障，外圈故障及滚动体故障四种工况进行识别，最后利用支持向量机完成滚动轴承的智能诊断。实验数据分析结果表明，该方法对滚动轴承故障的识别正确率较高，具有较强的可行性与有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李富才	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	41	385	11.0	18.0
2	张希	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	26	140	5.0	11.0
3	王志搏	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	1	6	1.0	1.0
4	孟立立	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	2	29	2.0	2.0