【摘 要】
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滚动轴承发生故障时，其振动信号往往表现出非线性和非平稳特征。反向散布熵（reverse dispersion entropy, RDE）能够有效衡量振动信号的复杂性变化和非线性动力学突变行为，但是单一尺度的RDE值并不能完全反映振动信号的复杂性和非线性特征。对此，受多尺度熵启发，同时针对传统多尺度粗粒化方式的不足，提出了复合多尺度反向散布熵（composite multi-scale revers
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975004）； 安徽省自然科学基金项目资助（2008085QE215）；
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滚动轴承发生故障时，其振动信号往往表现出非线性和非平稳特征。反向散布熵（reverse dispersion entropy, RDE）能够有效衡量振动信号的复杂性变化和非线性动力学突变行为，但是单一尺度的RDE值并不能完全反映振动信号的复杂性和非线性特征。对此，受多尺度熵启发，同时针对传统多尺度粗粒化方式的不足，提出了复合多尺度反向散布熵（composite multi-scale reverse dispersion entropy, CMRDE）。通过仿真信号分析，将CMRDE与多尺度反向散布熵（multi-scale reverse dispersion entropy, MRDE）和RDE进行对比，结果表明：CMRDE不仅能反映不同尺度下信号复杂度的差异，且变化更平缓、波动更小。在此基础上，将CMRDE应用于滚动轴承故障特征提取，提出了一种基于CMRDE、集合经验模态分解和布谷鸟搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。将所提方法应用于滚动轴承试验数据分析，并通过与现有方法进行对比，结果表明：相较所对比的方法，所提方法能有效识别轴承故障类型，提取的故障特征误差更小、故障识别率更高。
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