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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种基于非同步熵的滚动轴承早期故障检测方法，确定同步数据获取的采样频率、相空间重构的时间延迟τ和嵌入维数m、相似容度阈值r以及故障阈值T；利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据；根据预先设定的时间延迟τ和嵌入维数m，将同步振动数据进行相空间重构；利用中心化处理方法对相空间中每个m维向量中心化处理；计算中心化处理后相空间中所有m维向量数据的二阶矩、各轨道之间的距离及所有m维及m+1维向量之间的相似度；计算非同步熵值；如果非同步熵NSE大于阈值T，则认为滚动轴承早期故障已出现，反之滚动轴承为正常状态。本发明可用于滚动轴承早期故障的检测；且可以更加精确快速地检测滚动轴承的早期故障。

主权项：1.一种基于非同步熵的滚动轴承早期故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1确定同步数据获取的采样频率、相空间重构的时间延迟τ和嵌入维数m、相似容度阈值r以及故障阈值T；2利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据；3根据预先设定的时间延迟τ和嵌入维数m，将同步振动数据进行相空间重构；4利用中心化处理方法对相空间中每个m维向量中心化处理；5计算中心化处理后相空间中所有m维向量数据的二阶矩；6基于中心化处理后的相空间，计算各轨道之间的距离；7基于二阶矩和相空间中各m维向量之间的距离，计算所有m维向量之间的相似度；8重复步骤3至7，将同步振动数据重构为m+1维的相空间，对m+1维相空间中每个m维向量中心化处理；计算m+1维相空间中所有m+1维向量数据的二阶矩；计算中心化处理后各m+1维向量之间的距离及各m+1维向量之间的相似度；9计算非同步熵NSE；10基于计算所得非同步熵NSE和设定的故障阈值T来识别滚动轴承早期故障，如果非同步熵NSE大于阈值T，则认为滚动轴承早期故障已出现，反之滚动轴承为正常状态；所述步骤3实现过程如下：根据步骤1中设定的时间延迟τ和嵌入维数m对同步振动数据进行相空间重构其中，m维嵌入向量表示为： 所述步骤4实现过程如下：针对相空间中每个m维向量，利用中心化处理方法对其进行中心化处理，确保每维向量的均值为0；因此，嵌入向量被中心化为： 其中，为嵌入向量的均值，如下式所示： 所述步骤5实现过程如下：计算中心化处理后相空间中所有m维向量数据二阶矩的均值如下式所示： 其中，代表着中心化处理后相空间中第i个m维向量数据二阶矩，如下式所示： 其中，代表中心化处理后第i个m维向量中的第k-1个数据；所述步骤6实现过程如下：针对中心化处理后相空间中的m维向量，计算m维向量和之间的相互距离： 其中，和分别代表相空间中第i个和j个中心化处理后的m维向量；所述步骤7实现过程如下：根据计算所得相空间中各m维向量之间的相互距离计算相空间中各m维向量之间的相似度： 其中，n为相似容限边界的梯度，r为相似容度阈值；步骤8所述相空间各m+1维向量之间的相似度为： 所述步骤9实现过程如下：根据计算所得相似度和计算非同步熵NSE，如下式所示：NSE＝lnΦm-lnΦm+1其中： 当非同步熵较大时，说明信号复杂度较高，非同步成分明显，滚动轴承为故障状态；反之，则说明信号的复杂度较低，非同步成分不明显或缺失，滚动轴承为正常状态。

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