多尺度排列熵与支持向量机在轴承故障诊断中的应用

"基于多尺度排列熵和支持向量机的轴承故障诊断" 本文主要探讨了一种针对轴承故障诊断的新方法，该方法结合了多尺度排列熵和优化的支持向量机技术。轴承作为煤矿机械设备的重要组成部分，其运行状态直接影响设备的性能和安全性。传统的故障诊断过程包括信号采集、特征提取和状态识别，而特征提取和选择对于诊断的准确性和效率至关重要。 首先，文章介绍了轴承振动信号的特性——非线性、非平稳以及故障特征的微弱性。为克服这些挑战，研究者提出利用多尺度排列熵来提取振动信号的特征。排列熵是一种衡量信号复杂度的工具，特别适合描述信号的细微变化。通过在不同尺度下计算排列熵，可以更全面地捕捉到轴承的故障信息，揭示信号在各种条件下的复杂性。 然而，多尺度排列熵计算得到的特征可能包含不相关和冗余的信息，这可能降低诊断的效率和准确性。因此，研究中采用了距离评估技术来筛选敏感特征。这种特征选择方法简单有效，能帮助去除无关特征，只保留对故障诊断最有价值的那些。 由于实际工程环境中轴承故障样本往往有限，因此状态识别成为了一个小样本问题。支持向量机（SVM）作为一种基于结构风险最小化的机器学习模型，尤其适用于小样本学习，其在机械故障诊断领域表现出了优秀的分类性能。文中提出使用遗传算法优化的支持向量机，可以进一步提高分类的准确性和鲁棒性。 通过实验数据分析，该方法证明了其在提取故障信息和选择敏感特征方面的优越性，有效地实现了滚动轴承不同运行状态的自动识别。这为轴承故障的早期检测和预防提供了有力的技术支持，对于提高煤矿机械的安全性和可靠性具有重要意义。 总结来说，该研究结合了多尺度排列熵的精细特征描述能力和支持向量机的高效分类性能，提出了一种针对轴承故障诊断的新颖方法。这种方法不仅可以从复杂的振动信号中提取有价值的特征，还能在样本有限的情况下实现高精度的状态识别，对实际工程应用具有很高的实用价值。