基于改进基本尺度熵的轴承退化特征分析方法研究*

作者：孙占民，唐旭明，万浩，等 日期：2020-08-05/span> 浏览：1135 查看PDF文档

基于改进基本尺度熵的轴承退化特征分析方法研究*

孙占民，唐旭明，万浩，周银银，班东坡，闫阁

(国网安徽省电力有限公司 淮南供电公司，安徽 淮南 232000)

摘要：针对滚动轴承性能退化趋势的准确跟踪问题，对基本尺度熵算法的问题和不足进行了研究。引入了统一的基本尺度，定量衡量幅值分布的信息量大小，进而提出了一种基于改进基本尺度熵的退化特征分析方法；采用IMS轴承实验中心的滚动轴承全寿命试验数据进行了实例分析，并与基本尺度熵、模糊熵、近似熵、样本熵等算法进行了对比。研究结果表明：与基本尺度熵算法相比，改进的基本尺度熵方法能够定量表征信号幅值分布的信息量大小，且性能退化程度越深，该指标取值越大；在计算性能方面，改进的基本尺度熵方法计算速度快、算法稳定性强，能够更好地应用到设备的健康状态评估中。

关键词：基本尺度熵；退化特征提取；滚动轴承；全寿命

中图分类号：TH133.3；O313.7         文献标识码：A         文章编号：1001-4551(2020)05-0517-05

本文引用格式：

孙占民，唐旭明，万浩,等.基于改进基本尺度熵的轴承退化特征分析方法研究［J］.机电工程，2020，37(5)：517-521.

SUN Zhan-min, TANG Xu-ming, WAN Hao, et al. Degradation feature extraction technique of bearing based on improved basic scale entropy［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2020,37(5):517-521.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn