Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper presenterar en rullande lager feldiagnos metod genom att integrera wavelet packet decomposition (WPD) med multi-scale permutation entropy (MPE). I metoden används MPE-värden för underfrekvensbandets signaler för att identifiera fel i rullande lager. Specifikt sett bryts vibrationssignaler som mäts från ett rullande lagerprovningssystem med olika felförhållanden ned i en uppsättning subfrekvensbandssignaler med hjälp av WPD-metoden. Därefter delas varje subfrekvensbandssignal in i en serie subsekvenser, och MPE av alla subsekvenser i motsvarande subfrekvensbandssignal beräknas. Därefter beräknas det genomsnittliga MPE-värdet för alla delsekvenser för varje delfrekvensband och betraktas som felfunktionen för motsvarande delfrekvensband. Därefter betraktas MPE-värden för alla delfrekvensband som vektorer för inmatningsfunktionen, och den dolda Markov-modellen (HMM) används för att identifiera felmönstret för rullningslagret. Experimentell studie på en datauppsättning från Case Western Reserve University bäring datacenter har visat att den presenterade metoden kan korrekt identifiera fel i rullande lager.
Dessutom utvecklade Zhao REF en metod baserad på WPD och MPE, där vibrationssignaler först dekomponerades för subfrekvenskoefficienter och medelvärdena för MPE för varje delfrekvensband sedan beräknades.
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet Decomposition and Multi-Scale Permutation Entropy
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}