利用Python实现基于排列熵的轴承故障诊断
时间: 2024-08-02 15:00:36 浏览: 95
基于VMD排列熵和ELM的滚动轴承故障诊断python实现
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排列熵(Permutation Entropy,PE)是一种常用的信息量度方法,在时间序列分析中常用于评估复杂性和混沌性。在轴承故障诊断中,Python可以通过结合信号处理库(如NumPy, SciPy或Scikit-learn)和数据分析工具来实现基于排列熵的故障检测。
以下是基本步骤:
1. **数据采集与预处理**:
首先,从旋转机械(如轴承)上采集振动信号,并对其进行滤波和去噪,以便提取有用信息。
2. **特征信号生成**:
将原始信号转换为一维或二维时间序列,例如小波变换、傅里叶变换或者短时傅立叶变换。
3. **计算排列熵**:
- 将每个时间窗口内的信号值转换成概率分布,这通常涉及到将信号分段并对每个子序列进行排序。
- 计算每个窗口内所有可能排列的熵,排列熵就是这些排列对应的概率分布的平均熵值。
- 选择合适的窗口大小和重叠率,以平衡时间分辨率和计算复杂性。
4. **诊断阈值设置**:
根据正常运行状态下的排列熵值,可以设定阈值来区分故障信号与正常信号。异常的排列熵值通常表示系统的非线性行为增加,暗示可能存在故障。
5. **分析与诊断**:
当排列熵显著高于正常水平时,系统可能存在故障。进一步可以通过统计分析和模式识别技术(如支持向量机、神经网络等)来确认故障类型和严重程度。
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