郑近德　潘海洋　戚晓利　潘紫微

安徽工业大学，马鞍山，243032



复合层次模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

郑近德潘海洋戚晓利潘紫微

安徽工业大学，马鞍山，243032

针对样本熵和多尺度熵中相似性度量函数的突变问题，及它们在分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限，提出了一种新的时间序列的复杂性度量方法——复合层次模糊熵(CHFE)。为了有效地提取滚动轴承早期故障特征，提出了一种基于CHFE、拉普拉斯分值和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先，提取振动信号的CHFE值；其次，采用拉普拉斯分值对特征向量进行降维优化；再次，建立基于支持向量机的多故障分类器，实现滚动轴承的故障诊断；最后，将该方法应用于实验数据分析，结果验证了方法的有效性。

多尺度熵；层次熵；复合层次模糊熵；滚动轴承；故障诊断

0　引言

滚动轴承是旋转机械的重要构件，也是最容易出现故障的元件，因此，对其监测技术和故障诊断方法的研究具有重要的理论和实际意义。由于滚动轴承振动信号一般是非平稳、非线性信号，因此，如何从非平稳、非线性信号中提取故障特征信息是滚动轴承故障诊断的关键[1]。近年来，随着非线性科学理论的发展，分形维数、近似熵、样本熵和多尺度熵等非线性动力学方法已广泛应用于机械故障诊断领域，如訾艳阳等[2]将小波变换与分形相结合，提出了小波分形故障诊断技术；胥永刚等[3-4]将近似熵与分形在故障诊断中的应用进行了对比研究，结果表明近似熵在表征复杂性特征上要优于分形；……