基于互信息的滚动轴承故障特征选择方法

被引：24

作者：

李兵 ^{[1
,2
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张培林 ^{[1
]}

任国全 ^{[1
]}

刘东升 ^{[2
]}

米双山 ^{[2
]}

机构：

[1] 军械工程学院自行火炮教研室

[2] 军械工程学院导弹机电工程教研室

来源：

测试技术学报 | 2009年 / 23卷 / 02期

关键词：

小波熵; 互信息; 滚动轴承; 故障诊断; 特征提取; 特征选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

信号特征提取与优化选择是实现滚动轴承故障模式快速有效分类的关键.针对滚动轴承故障信号特征提取,采用小波分解和奇异值分解得到信号的能谱和奇异谱,并计算Shannon熵和Renyi熵两种测度下的能谱熵和奇异熵;针对特征参数集的优化选择,提出利用基于互信息的最大相关最小冗余准则(mRMR)对特征参数集进行评价,通过贪婪搜索得到特征子集序列,利用LS-SVM交叉验证各特征子集的性能,提出确定最优特征子集所包含特征数目的准则.从信号处理、特征提取、特征选择和故障分类等方面构建了滚动轴承故障诊断的完整体系,实际故障诊断表明所提出方法的有效性和优越性.

引用

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