CAJ | 학술논문

针对机械系统早期故障诊断困难的问题,引入滤波效果良好的小波相关滤波法(Wavelettransform correlation filter,WTCF)和对信号微弱变化特征敏感的排列熵算法,定义一种新的小波相关排列熵(Wavelet correlation permutation entropy,WCPE)的概念,并提出基于WCPE的特征提取方法.对采集到的设备振动信号进行WTCF处理,得到信噪比较高的各层小波系数,在此基础上计算小波系数的排列熵复杂度,构造信号沿各小波分解层分布的WCPE特征矢量,并据此分析振动信号的微弱变化.通过对滚动轴承全寿命振动数据的分析,证明基于WCPE提取的信号特征不但能够准确表征轴承由正常状态到故障状态的详细变化过程,还能及时检测出轴承的早期故障.对比小波熵及小波相关特征尺度熵等其他早期故障诊断方法,该方法可显著提前滚动轴承早期故障的检出时间.
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