轴承故障动态检测的迭代交叉信息熵方法

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1、中国机械工程第21卷第9期2010年5月上半月轴承故障动态检测的迭代交叉信息熵方法丁建明林建辉尹燕莉杨强1．西南交通大学牵引动力国家重点实验室，成都，6100312．重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆，400030摘要：将小波包变换和迭代交叉信息熵有机结合，从检测信号信息量差异性的角度出发，提出一种设备故障动态检测的新方法。该方法的核心是动态选取时间相邻的两帧振动信号，对两帧信号作小波包分解得到等频宽的分解信号，计算分解信号不同时间段的能量，得到信号的尺度分段时间能量矩阵，以尺度分段时间能量矩阵作为一种信息的

2、划分，计算两帧信号的迭代交叉熵，用熵值来表征信号的差异性而检测出故障。检测实例验证了该方法的有效性，检测的实时性好、准确性高。关键词：轴承故障；小波包分解；尺度分段时间能量矩阵；迭代交叉熵；动态检测中图分类号：TH165．3文章编号：1O04—132X(2010)09—1O58—04DynamicDetectionofRollBearingFaultsUsingIterativeCrossEntropyDingJianmingLinJianhuiYinYanli。YangQiang1．StateKeyLabor

3、atoryofTractionPower，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu，6100312．StateKeyLaboratoryofmechanicaltransmission，ChongqingUniversity，Chongqing，400030Abstract：Anewdynamicdetectionmethodforrollbearingfaultswasproposedbasedonwaveletpacketandcrossentropyfromtheangles

4、ofinformationdifferencesofdetectionsignals．TWOvibra—tionsignalsduringadjacenttimeweredynamicallyselectedandtransformedbywaveletpackettogetsub—bandsignalswithequalfrequencybandwidth。Intervalenergieswerecomputedalongtimeaxisindifferentsub—bandsignalstoconstruc

5、tenergymatrixcalledscales—sub—time。TheinformationdifferencesbetweentWOvibrationsignalsweregotthroughiterativesymmetricalcrossentropyintheenergydistributionoftwoscales—sub—timematrixesandappliedtodetectbearingfaults．AlOtofdetectionexamplesprovetheeffectivenes

6、softheway，withhighreal—timeandhighaccuracy．Keywords：bearingfault；waveletpacketdecomposition；scales-sub—timeenergymatrix；itera—tivecrossentropy；dynamicdetection0引言号特征再提取，从而出现了各种小波熵[5_6]，比如滚动轴承在旋转机械中应用极为广泛，其运小波能量熵、小波奇异熵等。但基于这些小波熵行状态往往直接影响到整台机器的精度、可靠性的诊断方法需要做大量

7、的故障试验，建立故障样及寿命，同时滚动轴承的寿命离散性大，无法进行本与故障特征的对应关系，这给实际故障检测系定时维修，因此开展轴承故障的检测与诊断有着统的开发带来了困难。因此本文提出迭代交叉熵重要的现实意义_1]。的检测方法，将对称交叉信息熵引入到故障诊断，近年来，具有时间和频率局部分辨率、适合处比较时间相邻的两帧振动信号在尺度分段时间矩理非平稳信号的小波变换在故障诊断中得到了广阵中的能量分布信息量的差异性来检测故障，实泛的应用。]，但小波分解在低频段频率分辨率际检测中不需要任何故障样本等先验知识，只需高，高频

8、段频率分辨率低，这与轴承故障冲击引发将时问相邻的两帧振动信号包含的信息量比较即的高频信号变化敏感，而在低频段难于检测的实可检测出故障。际情况正好相反。因此在故障诊断中采用小波包基于以上分析，本文将小波包分解]和对称分解代替小波分解]。但小波包分解会产生大量交叉信息熵]有机结合，通过时间相邻的两帧振的数据信息，使诊断系统变得庞大，在实际应用中动信号信息量的差异性来检测故障，检测实例验受到