%0 Journal Article
%A 邓飞跃1
%A 唐贵基2
%T 基于时间-小波能量谱样本熵的滚动轴承智能诊断方法
%D 2017
%R 
%J 振动与冲击
%P 28-34
%V 36
%N 9
%X 为了解决滚动轴承故障模式智能识别与运行状态检测问题，本文提出了时间-小波能量谱样本熵的计算方法，并将其作为特征参数用于滚动轴承智能诊断的研究。采用Hermitian小波对轴承信号进行连续小波变换，得到蕴含故障信息的时间-小波能量谱序列，再通过计算其样本熵值，量化提取信号中的故障特征信息。轴承不同故障模式下的时间-小波能量谱样本熵区分明显，以此作为特征向量输入支持向量机，实现了对轴承不同故障模式的智能识别。之后计算轴承全寿命周期实验数据的时间-小波能量谱样本熵，按照时间顺序排列，绘制出了轴承运行状态曲线，通过判断曲线走势可有效诊断出轴承早期故障的发生。实验结果表明，时间-小波能量谱样本熵可以有效用于滚动轴承智能诊断的研究。<br>
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%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_6484.shtml