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基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取
  
DOI:
中文关键词:  小波包分解 样本熵 滚动轴承 故障诊断
英文关键词:wavelet packet decomposition sample entropy rolling element bearing fault diagnosis
基金项目:
作者单位
苏文胜,王奉涛,朱泓  
摘要点击次数: 2230
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中文摘要:
      将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择。结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。首先对轴承振动信 号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态。滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性。
英文摘要:
      Fault diagnosis of rolling element bearing is important to improve the performance and the reliability of mechanical systems. The extraction offeature paramet ers is essential to diagnose faults. The sample entropy was introduced into the field of fault diagnosis. Its performance and the choice of calculation paramete rs w ere discussed. Combined with wavelet packet decomposition and sample entropy, a feature extraction method for rolling element bearing faults was proposed. First ly, the bearing vibration signal was processed with wavelet packet decomposition . Then, the sub-band with largest normalized energy was reconstructed. Finally, the sample entropy of the reconstructed signal was calculated and used to evalua te the fault condition. The practical application proves that the method is effe ctive on fault diagnosis of rolling element bearing.
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