基于信息熵距的旋转机械振动故障诊断方法

作     者：陈非 黄树红 张燕平 申弢 高伟 Chen Fei;Huang Shuhong;Zhang Yanping;Shen Tao;Gao Wei

作者机构：华中科技大学能源与动力工程学院武汉430074 

出 版 物：《振动．测试与诊断》 (Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis)

年 卷 期：2008年第28卷第1期

页      面：9-13页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:50105004) 

主　　题：旋转机械 信息融合 故障诊断 信息熵 信息熵距 模糊理论 

摘      要：介绍了信息融合的基本概念和目前在旋转机械振动故障诊断当中用得比较多的一些融合诊断方法。从信息融合的思想出发,利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和小波空间特征谱熵,通过特征级的信息融合,提出了一种基于信息熵距的旋转机械振动故障监测和诊断的方法。数学推导表明,信息熵距符合模糊理论中最大隶属度原则,将它作为判别指标是可行的。实例计算表明,信息熵距能够较好的区分故障类别,在此基础上,通过多转速下的熵距曲线图可以提高转子故障诊断的准确性。