基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断

多尺度熵是一种有效的衡量时间序列复杂性的方法.为了克服多尺度熵粗粒化过程遗漏特征信息的问题,提出了一种基于三次样条插值时间序列的插值多尺度熵算法.该方法首先通过三次样条插值时间序列代替原粗粒化过程,再计算各个尺度下的样本熵.通过分析仿真信号将提出的方法与原多尺度熵方法进行对比,结果表明了方法的有效性和优越性.在此基础上,提出一种基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断方法.最后,将提出的故障诊断方法应用于滚动轴承的试验数据分析.结果表明,所提出的方法比基于MSE的故障诊断方法识别率更高.