噪声与振动控制
譟聲與振動控製
조성여진동공제
NOISE AND VIBRATION CONTROL
2013年
6期
163-167
,共5页
振动与波%滚动轴承%层次熵%故障诊断%支持向量机
振動與波%滾動軸承%層次熵%故障診斷%支持嚮量機
진동여파%곤동축승%층차적%고장진단%지지향량궤
vibration and wave%roller bearing%hierarchical entropy%fault diagnosis%support vector machine
针对样本熵在分析时间序列复杂度上的局限,在样本熵和多尺度熵的基础上提出一种新的基于层次熵(Hierarchical Entropy)的滚动轴承故障特征提取方法.首先用层次分解方法对实验数据进行分解,然后采用分解节点上的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)对故障进行识别.实验数据分析结果验证该方法的有效性.
針對樣本熵在分析時間序列複雜度上的跼限,在樣本熵和多呎度熵的基礎上提齣一種新的基于層次熵(Hierarchical Entropy)的滾動軸承故障特徵提取方法.首先用層次分解方法對實驗數據進行分解,然後採用分解節點上的樣本熵值作為特徵嚮量,利用支持嚮量機(support vector machine,簡稱SVM)對故障進行識彆.實驗數據分析結果驗證該方法的有效性.
침대양본적재분석시간서렬복잡도상적국한,재양본적화다척도적적기출상제출일충신적기우층차적(Hierarchical Entropy)적곤동축승고장특정제취방법.수선용층차분해방법대실험수거진행분해,연후채용분해절점상적양본적치작위특정향량,이용지지향량궤(support vector machine,간칭SVM)대고장진행식별.실험수거분석결과험증해방법적유효성.
