基于样本熵与决策树调节算法的轴承故障识别

• 作者: 周黄丽 李六杏
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 包络样本熵 决策树 轴承故障 自适应调节 门限值
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 936-940
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20171017.018

摘要

轴承故障是导致机器发生事故的重要原因之一.为更好地识别出故障类型,使用一种包络样本熵和决策树门限值自适应调节算法相结合的方法.首先将信号分解成若干IMF之和,选取包含丰富故障信息的IMF求其包络信号的样本熵,最后通过决策树自适应调节门限值准确判断出轴承故障类型.分析结果表明,该方法不仅可以通过反馈减少运算量,而且能够通过决策树门限值的自适应调节来提高轴承故障的识别率,综合识别率可达到96.75％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李六杏	安徽经济管理学院信息工程系	18	16	3.0	3.0
2	周黄丽	安徽经济管理学院信息工程系	3	3	1.0	1.0