节点文献
基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法研究
Roller Bearing Fault Diagnosis Based on Full Information Sample Entropy
【摘要】 将样本熵算法和同源信息融合技术结合起来,提出了一种基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法,并通过实验模拟轴承的内圈、外圈和滚动体故障,证明了该方法可以有效地区分三种故障。
【Abstract】 This paper will combine homologous information fusion technology and sample entropy,presenting a method of bearing fault diagnosis based on full information sample entropy. Through experiments simulated the bearing inner ring, outer ring and rolling element failures. Proved that the method can effectively distinguish these three kinds of failures.
【关键词】 非线性;
样本熵;
全信息样本熵;
故障诊断;
轴承;
【Key words】 non-linear; sample entropy; full information sample entropy; fault diagnosis; bearing;
【Key words】 non-linear; sample entropy; full information sample entropy; fault diagnosis; bearing;
【基金】 2011年度河南省教育厅自然科学研究项目(2011B460012);2013年度河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A460673)
- 【文献出处】 煤矿机械 ,Coal Mine Machinery , 编辑部邮箱 ,2015年06期
- 【分类号】TH133.3;TH165.3
- 【被引频次】7
- 【下载频次】84