摘要：应用关联维数、李亚谱诺夫指数等非线性多参数对旋转机械故障诊断进行研究。对所采集的模拟旋转机械振动故障信号,运用相空间重构理论对其时间序列重构。为使重构相空间能充分地反映系统运动特征,对不同故障信号的时间延迟与嵌入维数确定问题进行研究,计算出不同故障信号的关联维数、李亚谱诺夫指数、复杂度和近似熵四个非线性特征量。在此基础上对四个非线性参数进行融合,并定义为非线性度,用这一特征量对故障信号特征进行提取与识别。由于非线性度是关联维数、李亚谱诺夫指数、复杂度和近似熵多参数的综合,更有利于分析识别故障信号,增强可靠性。研究表明：故障类型不同,非线性度指数不同,验证了这一非线性特征量是表征不同故障信息的有效参数。此研究为复杂旋转机械故障诊断提供一种识别方法。

关键词：关联维数 李亚谱诺夫指数 复杂度 近似熵 非线性度 

单位：深圳大学机电与控制工程学院 深圳518060 东北大学机械工程与自动化学院 沈阳110004