摘要：针对样本熵和多尺度熵中相似性度量函数的突变问题,及它们在分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限,提出了一种新的时间序列的复杂性度量方法——复合层次模糊熵（CHFE）.为了有效地提取滚动轴承早期故障特征,提出了一种基于CHFE、拉普拉斯分值和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.首先,提取振动信号的CHFE值;其次,采用拉普拉斯分值对特征向量进行降维优化;再次,建立基于支持向量机的多故障分类器,实现滚动轴承的故障诊断;最后,将该方法应用于实验数据分析,结果验证了方法的有效性.

关键词：多尺度熵 层次熵 复合层次模糊熵 滚动轴承 故障诊断 

单位：安徽工业大学; 马鞍山243032