符号熵与支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

"基于符号熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断 (2010年) - 陈晓平、和卫星、马东玲等" 本文主要探讨了一种结合符号熵与支持向量机（SVM）的滚动轴承故障诊断方法。在石油钻井设备的滚动轴承故障检测中，振动信号的分析是关键。为了有效识别滚动轴承的正常状态以及内圈裂缝、滚子裂缝和外圈裂缝等不同故障类型，研究者采取了以下步骤： 首先，他们对四种工况下的振动信号进行了均值二值化处理。这是一种预处理技术，通过将信号的幅度值与平均值比较，将信号转化为二进制形式，以降低数据复杂度并突出关键信息。 接着，引入了符号熵作为特征提取工具。符号熵是一种衡量信息不确定性的方法，尤其适用于捕捉信号的大尺度特征。在滚动轴承的振动信号中，确定性的故障特征通常表现为概率较高的符号编码，而随机噪声则对应着概率较低的符号编码。通过计算符号熵，可以有效地滤除噪声，提高特征的可识别性。 然后，使用支持向量机进行故障类型的模式识别。SVM是一种监督学习算法，尤其擅长处理小样本数据集，它通过构建最大边距超平面来划分不同类别的样本。在滚动轴承故障诊断中，SVM能够精确地识别出经过符号熵处理后的特征向量，从而实现不同故障类型的分类。 实验结果显示，该方法能够有效地减少随机噪声的影响，并准确地识别出各种滚动轴承的故障状态。这表明，结合符号熵的特征提取能力和SVM的模式识别能力，可以显著提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性，对于实时监测和预防性维护具有重要意义。 关键词：符号熵；支持向量机；故障诊断；滚动轴承 通过这种方式，该研究为工程技术人员提供了一种新的滚动轴承故障诊断思路，对于提升石油钻井设备的运行安全性和维护效率有着积极的贡献。同时，这种方法也可推广应用到其他机械设备的故障诊断领域，展示出广阔的应用前景。