一种基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术提出了一种基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断方法，包括：读取轴承的振动信号数据，对原始信号进行局部均值分解；根据分量信号与原始信号的余弦相似度，选取余弦相似度最大的分量信号；使用快速峰度法，将数据信号转换为快速峰度图；提取图像的“像素灰度值”组成灰度矩阵；提取灰度矩阵的“样本熵”组成特征向量；将特征向量输入极限学习机中，进行故障类型的区分。本发明专利技术可以有效地对滚动轴承的不同故障类型进行特征提取和故障分类，并且计算结果具有较高的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及滚动轴承故障诊断领域，特别是涉及基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断。

技术介绍

1、机械设备广泛应用于人们的日常生活和国家工业生产过程中，是现代社会不可缺少的一部分。滚动轴承的运行状况将直接影响整个机械设备的性能。当滚动轴承出现故障时，很可能导致机械设备停止运转，影响生产，甚至造成人员伤亡。因此，滚动轴承的事故预防和故障诊断是一个值得研究的课题。

2、现如今，对滚动轴承故障分类的研究和应用大多都停留在通过振动数据提取故障特征，而将振动数据转换为图像进行故障诊断的研究和应用并未深入。基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断方法具有快速、简单、准确的特点，能区分在不同负载和故障直径下滚动轴承的故障类型，进而监测滚动轴承的运行状态。

技术实现思路

1、鉴于滚动轴承发生故障时故障特征复杂且不明显，本专利技术的目的在于提供一种滚动轴承故障诊断方法，用于解决滚动故障特征复杂且不明显的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提出了一种基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断方法，包括：读取轴本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于快速峰度图样本熵的滚动轴承故...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子寒，孙永健，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：