基于小波分解和峰度-能量准则提取关键谱并定义熵值健康指数，能随轴承全寿命自适应划分健康阶段并评估退化模式。
Yao, Renhe · 姜洪开 · Yang, Chunxia · Hongxuan, Zhu · Liu, Chaoqiang
Mechanical Systems and Signal Processing 2023
该方法从原始振动信号中自动提取关键谱和健康指数，无需人工特征选择或专家干预，即可实现故障检测和识别。
利用峰度-能量准则选择小波分解的子带重构关键谱，有效抑制干扰分量，突出故障特征频率。
定义的关键谱熵健康指数能够量化轴承退化过程，随着退化程度加深，熵值发生规律性变化，可用于趋势监测。
基于健康指数和三维关键谱的划分策略能将轴承全寿命划分为若干健康阶段，并提供退化模式的直观展示。