李会龙，崔宝珍

（中北大学 机械与动力工程学院，太原 030051）



匹配追踪过程复合熵矩转子故障诊断

李会龙，崔宝珍

（中北大学 机械与动力工程学院，太原 030051）

摘要：转子系统作为大型机械的核心部件工作环境十分复杂，故障种类多样且其振动信号包含大量噪声，所以特征向量难以有效提取。为此，利用匹配追踪分解对信号进行降噪，然后提取信号的奇异谱熵和功率谱熵作为故障特征，并提出复合熵矩的概念，最终利用复合熵差矩的均值和方差实现对转子故障的诊断和识别。在试验台上模拟并采集四种转子常见的有效故障信号，并以不平衡故障作为目标故障为例进行验证，根据均值和方差最小实现准确诊断，实验结果证明该方法的有效性和实用性。

关键词：振动与波；转子；匹配追踪；奇异值熵；功率谱熵；复合熵差矩

随着科学技术与生产的高速发展，旋转机械在工程中的作用越来越重要，构成旋转机械的核心部分是转子系统，由于运行工况复杂和工作环境恶劣等情况，致使转子发生故障的可能性比较大，严重时会引发重大事故，造成经济损失、危害员工生命安全，所以国内外无论是企业还是高等院校都投入了大量人力物力进行研究。近年来信息熵在转子故障诊断中得到大量应用。海军航空工程学院的徐可君等[1–3]提出基于Kolmogorov熵和Lyapunov指数能谱熵法并应用到航空发动机转子系统状态识别和故障诊断中，司景萍等人将尺度小……