一种二维时频多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

多尺度熵是一种有效表征一维振动信号复杂性和不规则程度的非线性动力学方法,但其只考虑了信号的时域复杂性,而忽略了频域信息。为了综合利用振动信号时频域信息和量度时频分布的复杂性特征,将二维多尺度熵引入到滚动轴承的故障诊断中,提出了一种基于二维时频多尺度熵和萤火虫算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换将一维时间序列转换为时频图像;其次,计算时频图像的二维多尺度熵值;再次,将得到的二维多尺度熵值输入到萤火虫优化的支持向量机中进行分类和预测;最后,通过滚动轴承试验数据分析验证所提方法的有效性。结果表明:论文所提方法能够准确地识别滚动轴承的故障类型和故障程度。