基于粒化散布熵和SSA-SVM的轴承故障诊断

摘要：

针对轴承故障振动信号在单一尺度下提取故障特征信息不完备,导致故障诊断识别率较低的问题,提出基于粒化散布熵(FIG-DE)和麻雀搜索算法(SSA)参数优化的支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法.利用模糊信息粒化对轴承振动信号进行粒化处理,得到fLow、fR、fUp3个尺度下的模糊信息粒;分别计算3组信号的散布熵;将所得的熵值组成特征向量矩阵,输入SSA-SVM进行轴承故障分类.结果表明:利用SSA-SVM进行滚动轴承故障诊断,准确率有明显的提高.

关键词：模糊信息粒化、散布熵、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：50

分类号：TH165+.3

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：157-162