带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征。最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征。将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点。

采用偏最小二乘法，各种kalman滤波器的设计，基于负熵最大的独立分量分析。

最小最优熵反褶积，特别适宜故障诊断，信号处理的良好除燥，良好的滤波器

是随机数熵源的测试项目 测试方法以及测试例子； 其中还包括对最小熵元的计算；IID测试以及Non-IID测试

最优非迭代最小熵解卷积解Geoff McDonald (glmcdona@gmail.com) 的代码，2015 omeda(x,filterSize,overlapMode,plotMode) 一种非迭代最优 MED (OMED) 计算算法。 这种方法解决了与 MED 类似的反卷积问题，并且能够直接解决Carlos Cabreli 提出的最优滤波器解决方案。 这个可以用来旋转从振动信号检测机器故障以检测齿轮和轴承故障，以及 OMED 用于提取振动中的类脉冲特征。 这个实现使用了我在第二篇论文中提出的卷积调整参考，这对于防止这种方法达到微不足道的解决方案很重要去卷积卷积不连续性。 读者请注意，您可能想参考我的其他一些 MED 提交： 医学： 迭代非最优解通常更适合振动故障检测。 它通常比这个最优解更好，因为 MED 问题旨在去卷积结果只有一个脉冲。 因此，OMED 能够更好地提取仅对单

滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MED-Hilbert),该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。

行业分类-电信-一种超声信号最小熵解卷积的无损检测方法.rar

这是 MED 相关实现的参考包，与已发表的论文一起使用。 - - 职能： - - 最小熵反卷积调整卷积（MED 和 MEDA） [y_final f_final kurtIter] = med2d(x,filterSize,termIter,termDelta,overlapMode,plotMode) 最优最小熵反卷积调整卷积 (OMEDA) [yf d_norm] = omeda(x,filterSize,plotMode) 多点最优最小熵反卷积调整卷积 (MOMEDA) [MKurt fy] = momeda(x,filterSize,window,period,plotMode) [T MKurt fy T_best MKurt_best f_best y_best] = momeda_spectrum(x,filterSize,window,range,plotMode)

此函数 AR_MED_FILTER 采用采样频率为 Fs 的输入信号，并应用基于 Yule Walker 方法的 AR 滤波器。 通过最大峰度找到过滤器的顺序。 在应用 od AR 滤波器后，信号通过最小熵反卷积。 这种组合的 AR+MED 方法带出了隐藏在噪声中的轴承故障。 该函数为单独的 AR 绘制两个图形，为 AR+MED 绘制另一个图形例子： 负载（'s4.mat'）; 信号=s4; Fs=12000； ar_med_filter（信号，Fs）； 文件“s4.mat”是从 OR 故障轴承记录的振动信号，采样频率为 12000Hz。 故障频率为161 Hz，并被带出。 该程序基于论文： Sawalhi N、Randall RB 和 Endo H (2007) 使用最小熵解卷积结合谱峰度增强滚动轴承故障检测和诊断。 机械系统和信号处理。 21:2616-2633 该功能基本上是

最大相关峭度解卷积和最小熵解卷积，写论文时使用过，供参考