滚动轴承的MSE和PNN故障诊断方法

针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy,MSE)和概率神经网络(probabilistic neural networks,PNN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用MSE方法对滚动轴承振动信号进行特征提取,并将其作为PNN神经网络的输入,再利用PNN自动识别轴承故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明,相比于小波包分解和PNN结合的诊断方法,提出的方法具有更高的诊断精度,能有效实现滚动轴承故障类型及程度的诊断。