信号故障特征提取方法---多尺度熵

资 源 简 介

信号故障特征提取方法---多尺度熵

详 情 说 明

多尺度熵是一种用于信号故障特征提取的创新方法，特别适用于机械设备的故障诊断。传统方法在提取信号中的故障特征时往往面临困难，而多尺度熵通过结合样本熵的思想并扩展其应用范围，提供了更有效的解决方案。

该方法的核心思想是对信号进行多尺度分析，在不同的时间尺度上计算样本熵值。这种多尺度特性使得系统能够捕捉信号中的多层次复杂性特征，从而更全面地反映设备状态。相比单一的样本熵分析，多尺度熵能够揭示信号在不同尺度下的复杂度变化规律。

在实际应用中，多尺度熵特别适合旋转机械如转子的故障诊断。通过对振动信号进行多尺度熵分析，可以建立不同故障类型与熵值特征之间的对应关系。实验数据表明，这种方法比传统样本熵更能有效区分不同类型的故障，提高了故障诊断的准确性。

多尺度熵的优势在于它不仅考虑了信号的局部特征，还通过多尺度分析获得了全局特性，这使得特征提取更加全面和可靠。这种方法为复杂机械系统的状态监测和故障诊断提供了新的技术手段。