基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法
来源：振动与冲击杂志2016年第8期北京时间：
作者：郑近德 潘海洋 程军圣张俊
单位：1.安徽工业大学机械工程学院，安徽马鞍山，2430322.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，湖南长沙，410082
摘要：为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征，针对多尺度熵（Multi-scale entropy，MSE）中粗粒化方式的不足，提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法——复合多尺度模糊熵（Composite multi-scale Fuzzy entropy，CMFE）。与MSE相比，CMFE综合同一尺度下多个粗粒化序列的信息，随着尺度因子的增加，熵值变化更加稳定，一致性更好。在此基础上，结合Fisher得分特征选择和支持向量机模式分类，提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于滚动轴承实验数据分析，通过对比结果验证了所提出方法的有效性和优越性。<br>
关键词：多尺度熵；复合多尺度模糊熵；特征选择；滚动轴承；故障诊断
