一种基于熵分析的轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于熵分析的轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术领域；它的方法如下：步骤一：滚动轴承振动信号的信号去噪方法；步骤二：滚动轴承振动信号的特征提取方法；步骤三：滚动轴承振动信号的分类方法：采用灰狼优化算法来寻求最优参数；本发明专利技术采用三种组合算子构成一组新的形态算子，可有效的提取出信号中的正负冲击特征，基于新算子提出了加权多尺度形态滤波方法，并将Teager能量峭度作为评判指标为各尺度提供优化的权值，将选择性自适应权值与多尺度算子进行加权绑定得到优化的故障特征提取结果。化的故障特征提取结果。化的故障特征提取结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于熵分析的轴承故障诊断方法


[0001]本专利技术属于轴承故障诊断
，具体涉及一种基于熵分析的轴承故障诊断方法。

技术介绍

[0002]机械设备在生产运行过程中，滚动轴承一旦发生故障，将导致一系列的连锁反应，会导致该设备或者是与该设备相关联的设备出现故障。国内外因滚动轴承所导致的安全事故层出不穷。
[0003]如果能够准确的排查出滚动轴承失效的根本原因并及时将故障排除，不仅能够保证生产设备的正常运行和减少维修成本，还降低了由滚动轴承故障带来事故的概率，从而为企业和社会带来极大的经济收益。根据相关数据了解到，轴承故障占据机械故障的30％。

技术实现思路

[0004]为解决
技术介绍
中的问题；本专利技术的目的在于提供一种基于熵分析的轴承故障诊断方法。
[0005]本专利技术的一种基于熵分析的轴承故障诊断方法，它的方法如下：
[0006]步骤一：滚动轴承振动信号的信号去噪方法：一种选择性自适应加权多尺度组合形态滤波方法，从振动信号中提取故障特征；首先，采用三种组合算子构成一组新的形态算子，可有效的提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于熵分析的轴承故障诊断方法，其特征在于：它的方法如下：步骤一：滚动轴承振动信号的信号去噪方法：一种选择性自适应加权多尺度组合形态滤波方法，从振动信号中提取故障特征；首先，采用三种组合算子构成一组新的形态算子，可有效的提取出信号中的正负冲击特征；其次，基于新算子提出了加权多尺度形态滤波方法，并将Teager能量峭度作为评判指标为各尺度提供优化的权值；最后，将选择...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁丽英，黄鸣潇，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：