香农熵特征与小波包：活塞销故障诊断的有力工具

本文主要探讨了基于香农熵特征的发动机故障诊断方法。发动机故障诊断是机械工程领域的重要课题，特别是在汽车工业中，确保发动机正常运行对于车辆性能和可靠性至关重要。活塞销是发动机内部的关键部件，其运行状态会直接影响发动机的工作效率和噪音。研究者针对活塞销在不同配合间隙下产生的敲击响和由此引发的缸盖振动信号，注意到这些信号具有一定的有序性和频率成分差异。 活塞销敲击响会导致振动信号复杂且可能包含多种频率成分，而香农熵是一种信息论中的度量，用于衡量信号的不确定性和复杂性。利用香农熵可以有效地筛选出信号中的关键信息，尤其是当实验数据有限时，这种方法显得尤为重要。通过小波包分析，研究人员将振动信号分解成多个子信号，每个子信号的香农熵可以反映出其局部特性。选择香农熵较高的子信号，是因为它们可能包含了故障相关的更显著特征。 文章的核心内容是提出了一种结合香农熵和小波包信号处理技术的特征提取策略。首先，对振动信号进行小波包分解，计算各子信号的香农熵；然后，依据香农熵大小选出具有代表性的子信号，提取其能量作为特征值。接着，使用支持向量机（SVM），这是一种强大的监督学习算法，来对活塞销不同级别的故障进行分类识别。支持向量机通过构建最优超平面来划分数据，使得不同故障等级之间的边界尽可能清晰。 实验结果显示，这种基于香农熵选取小波包信号和支持向量机的诊断方法在活塞销故障分类识别方面表现出良好的性能。它能够有效地从复杂的振动信号中区分出不同的故障等级，为实时监测和早期预警提供了有力的工具。此外，该方法也展示了在数据有限的情况下，如何利用信息熵理论进行有效特征选择，这对于实际工程中的故障诊断具有很高的实用价值。 本文的研究不仅提升了发动机故障诊断的精度，还为其他领域的信号处理和机器学习应用提供了一个有效的案例，特别是在资源受限或噪声较大的情况下，香农熵特征选择与支持向量机相结合的策略展现出其强大的故障诊断能力。