基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法研究  

Roller Bearing Fault Diagnosis Based on Full Information Sample Entropy

作　　者：王洪明[1] 郝旺身[1] 董辛旻[1] 韩捷[1] 郝伟[1] 张坤[1] 欧阳贺龙 

机构地区：[1]郑州大学振动工程研究所,郑州450001

出　　处：《煤矿机械》2015年第6期312-315,共4页Coal Mine Machinery

基　　金：2011年度河南省教育厅自然科学研究项目(2011B460012);2013年度河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A460673)

摘　　要：将样本熵算法和同源信息融合技术结合起来,提出了一种基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法,并通过实验模拟轴承的内圈、外圈和滚动体故障,证明了该方法可以有效地区分三种故障。This paper will combine homologous information fusion technology and sample entropy, presenting a method of bearing fault diagnosis based on full information sample entropy. Through experiments simulated the bearing inner ring, outer ring and rolling element failures. Proved that the method can effectively distinguish these three kinds of failures.

关 键 词：非线性 样本熵 全信息样本熵 故障诊断 轴承 

分 类 号：TH133.3[机械工程—机械制造及自动化]