基于滑移信息熵与最优滤波器构建的故障诊断方法

• 作者: 从飞云 唐宁 张依东 徐剑 童水光
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 滑移截取 最优滤波器 特征提取 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TH165.3|TN911|TH17
• 字数: 3813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2017.21.006

摘要

以故障信号局部包含信息的差异性为基础,结合相空间重构和信息熵理论,提出滑移信息熵序列对故障信息进行局部冲击特征识别.在此基础上,引入最小熵反卷积、最优滤波器构建等理论,成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断.仿真数据和实验数据分析论证结果表明,提出的故障特征提取技术对于滚动轴承微弱冲击故障特征具有优越的识别和提取能力,对于实现滚动轴承强噪声背景下故障智能诊断具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童水光	浙江大学机械设计与自动化研究所	175	2315	23.0	41.0
2	徐剑	浙江大学热工与动力系统研究所	15	51	4.0	6.0
3	唐宁	浙江大学热工与动力系统研究所	12	90	5.0	9.0
4	从飞云	浙江大学机械设计与自动化研究所	13	63	4.0	7.0
5	张依东	浙江大学机械设计与自动化研究所	4	7	2.0	2.0