基于改進(jìn)復(fù)合多尺度樣本熵的行星齒輪箱故障診斷

摘要： 針對(duì)多尺度樣本熵受樣本長(zhǎng)度影響較大，且粗粒化過(guò)程較粗糙，易忽略有效信息的不足，在復(fù)合多尺度樣本熵的基礎(chǔ)上，以采樣點(diǎn)間能量分布作為權(quán)重進(jìn)行粗粒化計(jì)算，提出了改進(jìn)的復(fù)合多尺度樣本熵，并將其應(yīng)用于行星齒輪箱故障診斷。通過(guò)仿真信號(hào)研究不同參數(shù)和不同噪聲特性對(duì)改進(jìn)復(fù)合多尺度樣本熵算法的影響，將其與多尺度樣本熵、廣義多尺度樣本熵、復(fù)合多尺度樣本熵進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了本文改進(jìn)算法的穩(wěn)定性。結(jié)合變...