%0 Journal Article
%A 郑近德1 潘海洋1 程军圣2  张俊1
%T 基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法
%D 2016
%R 
%J 振动与冲击
%P 116-123
%V 35
%N 8
%X 为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征，针对多尺度熵（Multi-scale entropy，MSE）中粗粒化方式的不足，提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法&mdash;&mdash;复合多尺度模糊熵（Composite multi-scale Fuzzy entropy，CMFE）。与MSE相比，CMFE综合同一尺度下多个粗粒化序列的信息，随着尺度因子的增加，熵值变化更加稳定，一致性更好。在此基础上，结合Fisher得分特征选择和支持向量机模式分类，提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于滚动轴承实验数据分析，通过对比结果验证了所提出方法的有效性和优越性。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_5595.shtml