典型文献
精细复合多尺度模糊熵在电机轴承损伤检测中的应用
文献摘要：
针对电机轴承的损伤检测问题,本文提出一种基于精细复合多尺度模糊熵算法(RCMFE)和粒子群优化最小二乘支持向量机的诊断模型,通过提取振动信号中的关键特征有效识别轴承的运行状态.该方法以粗粒化过程和模糊熵的优化改进算法,克服了传统多尺度模糊熵(MFE)因粗粒化尺度不断增大而引起的熵值不规则浮动、误差增加等缺陷.之后,结合电机轴承不同工况的振动数据进行实验验证.结果表明,相较于其他方法,RCMFE计算熵值的误差更小,一致性更强,且分类结果显示RCMFE获得了更高的诊断精度.
文献关键词：
异步电机;滚动轴承;模糊熵;特征提取;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
苏晓燕;刘学申
作者机构：
国家知识产权局专利局专利审查协作河南中心,河南 郑州 450046;郑州航空工业管理学院 航空宇航学院,河南 郑州 450046
文献出处：
引用格式：
[1]苏晓燕;刘学申-.精细复合多尺度模糊熵在电机轴承损伤检测中的应用)[J].五邑大学学报（自然科学版）,2022(03):44-50
A类：
RCMFE
B类：
多尺度模糊熵,电机轴承,轴承损伤,损伤检测,检测问题,粒子群优化,最小二乘支持向量机,诊断模型,振动信号,关键特征,粗粒化,优化改进,改进算法,浮动,加等,不同工况,其他方法,异步电机,滚动轴承
AB值：
0.244575
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