李纯辉，马永财，徐国林，赵海洋，赵海峰

（1.黑龙江八一农垦大学工程学院，黑龙江大庆 163319；2.东北石油大学机械科学与工程学院，黑龙江大庆 163318）

往复压缩机振动信号呈现出非平稳、非线性的特性，且故障信号中包含着大量的噪声信号，直接提取故障特征难度较大，如何有效地提取出往复压缩机的故障特征是目前往复压缩机故障诊断的热点和难点。随着非线性理论的发展，众多学者对非线性分析方法的研究已逐渐成熟，分形维数、混沌时间指数、Lyapunov指数及信息熵等分析方法被提出[1-7］，目前已广泛应用到往复压缩机故障诊断中。Zhao等[8]提出基于多重分形的SVD故障特征提取的方法，实现了对往复压缩机轴承间隙定量描述；赵海峰等[9]提出基于奇异值与近似熵划分阶段的方法来提取故障数据，得到了分段后信号的近似熵更具有相对一致性；针对近似熵在熵值计算中存在自身匹配的问题，Richman等提出了样本熵[10]，样本熵在避免自身匹配问题的同时，在相对一致性上更为优秀，能够衡量序列的无规则程度。样本熵在信号复杂程度的描述上比较单一，不能全面地反映出不同尺度下的特征信息，Costa 等[11]在样本熵的基础上提出多尺度熵，用以描述不同元素在多尺度因子下的序列的结构复杂程度和自身之间的相关性。陈伟婷[12]在深入研究样本熵的理论基础上，针对样本熵中存在的问题，将模糊集的基本概念与样本熵有机地结合，提出了带有模糊集的熵，即模糊熵。……