改进的多尺度熵及在旋转机械故障特征提取与诊断中的应用

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旋转机械在现代生产体系中具有不可替代的作用,随着科学技术的发展,由于机械设备各部件紧密的耦合在一起,因此一个部件发生故障就有可能引起链式效应。滚动轴承和液压泵作为旋转机械中重要的部件之一,因此对其运行状态进行故障诊断十分必要。故障诊断的主要步骤是:首先采集设备运行信息,随后提取故障特征,最后进行状态识别,完成设备故障诊断。其中核心是从振动信号中提取对故障状态最为敏感的特征,同时也是本课题的研究重点。本文深入研究了多尺度熵算法的基本原理,通过仿真信号和实验数据验证多尺度熵在揭示信号复杂度方面的准确性。
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