基于广义多尺度高维模糊熵算法的轨道交通轴承故障诊断方法研究
黄俊 李小霞

湖南铁道职业技术学院，湖南株洲，412001；

摘要：轨道车辆旋转零部件出现的早期微弱故障，处于强噪声、变载荷的运行工况下，故障特征很难提取到位。传统模糊熵只能在单一尺度维度描述信号复杂度，多尺度模糊熵到了大尺度因子区间，熵值估计结果波动大，高维层面的信息挖掘也存在不足。本文给出基于广义多尺度高维模糊熵的轨道交通轴承故障诊断方法。这套方法先处理原始振动信号，依次完成去均值、去趋势、带通滤波和Z-score标准化的预处理操作。之后采用广义多尺度粗粒化策略，在每一个尺度因子对应区间生成相移粗粒化序列，让大尺度下熵值估计的稳定性得到改善。接着把粗粒化序列嵌入高维相空间完成模糊熵计算，对各尺度下的熵值做统一统计，拼接得到高维特征向量。后续开展特征筛选与降维操作剔除冗余特征，将处理后的特征输入智能诊断模型，完成故障识别流程。不同参数组合的对比试验结果显示，尺度因子取1到8区间、嵌入维数取2到3区间、相似容限取信号标准差的0.2倍时，得到的特征区分能力达标，计算过程也容易管控。仿真数据和现场实测数据的运行结果显示，本文提出方法得到的熵值曲线走势更平稳，不同健康状态对应的特征类间可分性比传统方法表现更好。

关键词：轨道交通；滚动轴承；故障诊断；广义多尺度粗粒化；高维模糊熵

参考文献

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