为诊断滚动轴承状态,对采集到的石油钻井设备滚动轴承正常、内圈裂缝、滚子裂缝和外圈裂缝四种工况下的振动信号进行均值二值化处理后,利用符号熵进行特征提取,对提取到的特征向量再利用支持向量机进行故障类型的模式识别。从实验处理结果可以看到,任何一种振动信号中的确定性信号对应的符号编码呈现大概率值, 而随机噪声对应的符号编码则呈现小概率值,因此经过符号熵处理可以减小振动信号中的随机噪声影响。利用符号熵能捕获信号中大尺度特征的特点,再结合支持向量机能识别小样本的模式识别功能,就能有效地进行滚动轴承故障分类,以实现滚动轴承的故障诊断与预报。

符号熵, 支持向量机, 故障诊断, 滚动轴承