基于滑移信息熵与最优滤波器构建的故障诊断方法

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1、基于滑移信息爛与最优滤波器构建的故障诊断方法童水光徐剑从飞云唐宁张依东浙江大学机械设计与自动化研究所浙江大学热工与动力系统研究所摘要：以故障信号局部包含信息的差异性为基础，结合相空间重构和信息嫡理论，提出滑移信息爛序列对故障信息进行局部冲击特征识别。在此基础上，引入最小爛反卷积、最优滤波器构建等理论，成功实现了滚动轴承的微弱故障诊断。仿真数据和实验数据分析论证结果表明，提出的故障特征提取技术对于滚动轴承微弱冲击故障特征具有优越的识别和提取能力，对于实现滚动轴承强噪声背景下故障智能诊断具有重要的意义。关键词：信息爛;滑移截取;最优滤波器;特征提取;滚动轴承;

2、作者简介：童水光男，博士后，教授，博士生导师，1960年9月生收稿日期:2016-03-30基金:国家自然科学基金(51305392)FauItdiagnosismethodbasedontheslipinformationentropyandoptimalfilterconstruetionTONGShuiguangXUJianCONGFeiyunTANGNingZHANGYidongofmechanicaldesignandautoma^lorbZhejiangUniversity;InstituteofThermalScienceandPowerEn

3、gineering,ZhejiangUniversity;Abstract：BasedonthedifferenceinlocalfcaturcoffauItsignal,theconceptofslipinfonnationentropysequencewasputforwardandcombinedwiththephasespacereconstruetionandinformationentropytheorytodetectthelocalimpulsefeatureinformations.Theminimumentropydeconvoluti

4、on,optimalfilterconstructiontheorywereappliedtoimprovetheeibi1ityofweakfauItdiagnosis.TheproposedmethodhasbeensuccessfullyappliedinthefauItfeatureextractionofrollingbearings.TheexperimentaldataanalysisresultsshowthattheproposedmethodhasagoodabilityofweakshockfauItfeatureextraction

5、.TheworkhasimportantimpliestionsinfauItintel1igentdiagnosisofrollingbearingsunderstrongnoisebackground.Keyword：informationentropy;slipinterception;optimal"Iter;featureextFaction;rollingbearing;Received：2016-03-30机械故障诊断是一门理论研究与工程应用紧密结合的学科，它以故障机理和检测技术为基础，以信号处理和模式识别为基本方法，并随着计算机和通信技术的

6、发展而迅速发展。随着现代工业的快速发展，机械设备系统集成度不断提高，结构日趋复杂，单一部件发牛故障若不进行及时处理，往往会引起整个系统的崩溃，其至导致不可预知的灾难性后果。因此，对机械系统实行状态监测和故障诊断对设备安全高效运行有着重大意义。近几年，随着现代信号处理技术的发展,各种故障诊断方法不断涌现，如自适应滤波技术、谱峭度分析技术、奇异值分解技术、多源信息融合技术等，大大丰富了故障特征提取手段[1-3]o爛是系统状态函数，用来表示能量在空间中分布的均匀程度。1948年Shannon采用概率论和统计学方法，把爛的思想引入到信息论中，首次解决了对信息的量化

7、度量问题。在此基础上，Pincus和Richman佢1分别提出了近似爛和样本爛的概念，为信息爛理论的进一步发展应用打下了基础。现今，信息爛理论在旋转机械故障诊断领域中有了广泛的应用。杨文献等回基于信号奇界值分解技术,提出了奇异爛的概念，实验表明该指标在机械信号信息量评估、信息成分分析以及信号降噪等方面性能优越;张雨等Ill在时间序列符号化的基础上，建立符号树信息爛指标，成功实现内燃机振动信号瞬态特征的提取;Yang等宜提出了基于经验模态分解的能量爛概念，并结合神经网络实现对滚动轴承故障精确分类；夏勇等回在研究相空间重构理论的基础上，首次提出了关联距离爛的概

8、念，揭示了系统的本质特征，在柴油机故障诊断中取得了较好的效果;Yu