基于一维结构图熵的滚动轴承早期故障检测

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2026.03.014

中国机械工程 ›› 2026, Vol. 37 ›› Issue (3): 645-655.DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2026.03.014

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基于一维结构图熵的滚动轴承早期故障检测

李科¹^,²^,³(), 王梦君⁴, 袁茂军⁴, 张宏硕¹^,²^,³, 袁科研¹^,²^,³, 卢国梁¹^,²^,³()

^1.山东大学机械工程学院, 济南, 250061
^2.山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室, 济南, 250061
^3.山东大学金属成形高端装备与先进技术全国重点实验室, 济南, 250061
^4.山东万通液压股份有限公司, 日照, 262315

收稿日期:2025-03-05 出版日期:2026-03-25 发布日期:2026-04-08
通讯作者: 卢国梁
作者简介:李科，男，1995年生，博士研究生。研究方向为旋转机械状态监测与剩余寿命预测。E-mail：sdu_like@mail.sdu.edu.cn
卢国梁^*（通信作者），男，1982年生，教授、博士研究生导师。研究方向为数据挖掘、旋转机械故障诊断。E-mail：luguoliang@sdu.edu.cn。
基金资助:
国家自然科学基金(52175539);山东省重点研发计划(2023JMRH0305)

Early Fault Detection for Rolling Bearings Based on One-dimensional Structure Graph Entropy

LI Ke¹^,²^,³(), WANG Mengjun⁴, YUAN Maojun⁴, ZHANG Hongshuo¹^,²^,³, YUAN Keyan¹^,²^,³, LU Guoliang¹^,²^,³()

^1.School of Mechanical Engineering，Shandong University，Jinan，250061
^2.Key Laboratory of High-efficiency and Clean Mechanical Manufacture，Shandong University，Ministry of Education，Jinan，250061
^3.National Key Laboratory of High-end Equipment and Advanced Technology for Metal Forming，Shandong University，Jinan，250061
^4.Shandong Wantong Hydraumatic Co. ，Ltd. ，Rizhao，Shandong，262315

Received:2025-03-05 Online:2026-03-25 Published:2026-04-08
Contact: LU Guoliang

摘要/Abstract

摘要：

针对滚动轴承早期故障难以准确识别问题，提出了一种基于一维结构图熵的故障检测方法。设计了一种将时间序列重构为空间结构的图模型，能够有效提取轴承状态特征。通过对信号短时功率谱进行完全图建模，获取了时频能量分布复杂性变化特性。利用熵对信号非线性描述的优点，定义一维结构图熵度量模型结构的复杂性变化，并将其均值作为健康指标来评估轴承健康状态。理论解释和数值化分析了健康指标对运行状态的区分机制，并根据特点设计了自适应检测方法。该方法分别在XJTU-SY、IMS、PHM数据集以及纸浆工厂数据集上进行实验验证，结果显示该方法无需任何参数调整即可准确识别故障状态。与均方值、同步伪速度校正均方值、方差、峰度等方法相比，所述健康指标具有更好的鲁棒性和趋势性。

关键词: 滚动轴承, 早期故障检测, 图模型, 一维结构图熵

Abstract:

To address the challenges of accurately identifying early faults in rolling bearings， a fault detection method was proposed based on one-dimensional structural graph entropy. A graph model was developed to transform time-series data into spatial structures， enabling effective extraction of bearing condition features. A complete graph model of signal short-time power spectrum was construtured， and the complexity changing rules of time-frequency energy distribution were captured. Leveraging the ability of entropy to describe signal nonlinearity， a one-dimensional structural graph entropy measure was defined to quantify the variations in complexity of model structure， whose mean value served as health indicator for assessing the condition of the bearings. Theoretical explanations and numerical analyses demonstrated the discriminative mechanism of health indicators regarding operating states. Additionally， an adaptive detection method was developed based on the characteristics of this health indicator. The method was experimentally validated on XJTU-SY， IMS， PHM， and pulp mill datasets. Results show that the method may accurately identify fault conditions without any parametric adjustments. When compared with methods such as mean square value， synchronized pseudo-velocity corrected mean square value， variance， and kurtosis， the proposed health indicator shows superior robustness and trend-tracking performance.

Key words: rolling bearing, early fault detection, graph model, one-dimensional structure graph entropy

中图分类号:

TH133.33

李科, 王梦君, 袁茂军, 张宏硕, 袁科研, 卢国梁. 基于一维结构图熵的滚动轴承早期故障检测[J]. 中国机械工程, 2026, 37(3): 645-655.

LI Ke, WANG Mengjun, YUAN Maojun, ZHANG Hongshuo, YUAN Keyan, LU Guoliang. Early Fault Detection for Rolling Bearings Based on One-dimensional Structure Graph Entropy[J]. China Mechanical Engineering, 2026, 37(3): 645-655.

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图/表 22

图1 无向加权完全图模型示意图

Fig.1 Schematic diagram of undirected weighted complete graph model

图2 基于一维结构图熵的早期故障检测方法流程图

Fig.2 Flow chart of early fault detection method based on one-dimensional structure graph entropy

图3 滚动轴承早期故障检测方法示意图

Fig.3 Schematic diagram of early fault detection method for rolling bearings

图4 一维结构熵值抗干扰能力示意图

Fig.4 Schematic diagram of anti-interference ability of one-dimensional structure entropy value

图5 不同运行状态下一维结构熵值变化图

Fig.5 The diagram of one-dimensional structure entropy change under different operating states

表1 XJTU-SY数据集和IMS数据集信息

Tab.1 Information of XJTU-SY datasets and IMS datasets

数据集名称	数据名称	工况	失效位置	样本数量
XJTU-SY	Bearing1-1	转速2100 r/min径向力12 kN	外圈	123
	Bearing1-2		外圈	161
	Bearing1-3		外圈	158
	Bearing1-4		保持架	122
	Bearing1-5		内圈、外圈	52
	Bearing2-1	转速2250 r/min径向力11 kN	内圈	491
	Bearing2-2		外圈	161
	Bearing2-3		保持架	533
	Bearing2-4		外圈	42
	Bearing2-5		外圈	339
	Bearing3-1	转速2400 r/min径向力10 kN	外圈	2538
	Bearing3-2		内圈、外圈、滚动体、保持架	2496
	Bearing3-3		内圈	371
	Bearing3-4		内圈	1515
	Bearing3-5		外圈	114
IMS	Dataset 1	转速2000 r/min 径向力26.67 kN	轴承3内圈；轴承4滚动体	2156
	Dataset 2		轴承1外圈	948
	Dataset 3		轴承3外圈	6324

图6 滚动轴承加速寿命测试平台

Fig.6 Accelerated life test platform of rolling bearings

表2 实验验证参数

Tab.2 The experimental verification parameters

数据

名称

轴承型号

应用

位置

固定速度

平均速度/（r·min^-1）

故障

类型

表3 纸浆工厂轴承数据集信息

Tab.3 Information of pulp mill datasets

窗长T	L	增益系数k	降采样比例
1000	10	12	1∶5

图7 XJTU-SY数据集检测结果

Fig.7 Detection results of XJTU-SY datasets

表4 XJTU-SY轴承数据集故障检测结果

Tab.4 Bearing detection results for XJTU-SY dataset

数据名称	故障预警窗位置	故障样本序号	故障时间/s
Bearing 1-1	512	79	4842
Bearing 1-2	270	42	2574
Bearing 1-3	478	73	4474
Bearing 1-4	797	122	7477
Bearing 1-5	231	36	2207
Bearing 2-1	2977	455	27 883
Bearing 2-2	304	47	2881
Bearing 2-3	1987	304	18 630
Bearing 2-4	198	31	1890
Bearing 2-5	958	147	9009
Bearing 3-1	15 647	2388	146 337
Bearing 3-2	16 357	2086	127 831
Bearing 3-3	2248	344	21 081
Bearing 3-4	9318	1422	87 141
Bearing 3-5	53	9	552

图8 XJTU-SY部分检测结果局部放大图

Fig.8 Partial magnification of test results with XJTU-SY

图9 Dataset 1 检测结果

Fig.9 Detection results of Dataset 1

图10 Dataset 2检测结果及功率谱

Fig.10 Detection results and power spectrum of Dataset 2

图11 Dataset 3检测结果及功率谱

Fig.11 Detection results and power spectrum of Dataset 3

表5 IMS轴承数据集故障检测结果

Tab.5 Bearing detection results for IMS dataset

数据名称	故障预警窗位置	故障样本序号	故障时间/min
Dataset 1	8028	2155	21 550
Dataset 2	2872	439	4390
Dataset 3	25 283	6173	61 730

图12 Mill-5 检测结果

Fig.12 Detection results of Mill-5

图13 Mill-8 检测结果

Fig.13 Detection results of Mill-8

表6 纸浆厂工程数据集故障检测结果

Tab.6 Bearing detection results for pulp mill datasets

数据名称	故障预警窗位置	故障样本序号
Mill-5	442	173
Mill-8	744	727

图14 不同方法的鲁棒性对比结果

Fig.14 Robustness comparison results of different methods

表7 不同方法的鲁棒性评估结果

Tab.7 Robustness assessment of different methods

方法	鲁棒性	排名
本文方法	0.9576	1
Var	0.9371	2
SWT-RMS	0.8481	3
Kur	0.6879	4

表8 XJTU-SY和IMS数据集轴承故障检测结果比较

Tab.8 Comparison of bearing detection results for XJTU-SY and IMS dataset

方法	查准率/%	查全率/%	综合测度
本文方法	100	100	1.000
Var	85	100	0.919
RMS	89.47	100	0.944
SES	80.95	100	0.895
AIWFI	89.47	100	0.944
GF	53.33	100	0.696
ESWK	100	100	1

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