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基于MRSSD与MSDE的滑动轴承故障诊断方法

         
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针对往复压缩机轴承振动信号强烈的非平稳、非线性的特点,提出了一种基于多重共振稀疏分解(MRSSD)与多尺度符号动力学熵(MSDE)相结合的往复压缩机滑动轴承故障诊断方法.首先,设置高、低品质因子的取值范围,求出能表示故障冲击成分的低品质因子值,对信号进行共振稀疏分解,形成高、低共振分量;然后,根据高共振分量的峭度值评定分解结果,峭度值小于设定阈值时改变高品质因子值,继续对低共振分量进行共振稀疏分解,峭度值大于设定阈值时终止分解;最后,计算最终所得低共振分量的多尺度符号动力学熵,构造故障特征向量,并利用支持向量机进行故障特征识别.试验结果表明,该方法可以逐步降低干扰成分的影响,有效诊断往复压缩机滑动轴承故障,与基于遗传算法优化品质因子的共振稀疏分解和多尺度排列熵(MPE)相结合的方法相比,故障识别率显著提高.

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