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基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
1
作者
兀成龙
高翰林
+1 位作者
朱丹丹
李亚安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期190-197,216,共9页
当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出...
当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出了将改进排列熵与自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)相结合的空化噪声特征提取方法。首先,采用CEEMDAN方法对水下航行器螺旋桨的空化噪声进行分解,提取具有空化特征的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量;其次,选取相关系数最高的IMF分量并计算其多尺度改进排列熵(multi-scale improved permutation entropy, MIPE);最后,基于多尺度改进排列熵,建立支持向量机的特征分类模型。仿真和试验结果表明,该方法具有更好的可分性。
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关键词
多尺度改进排列熵(MIPE)
自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)
空化噪声
特征提取
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职称材料
题名
基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
1
作者
兀成龙
高翰林
朱丹丹
李亚安
机构
西北工业大学航海学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第13期190-197,216,共9页
文摘
当水下航行器处于高速航行时就会形成空化噪声,所产生的噪声会严重影响水下航行器的性能和安全。螺旋桨噪声包含着丰富的空化信息,是识别空化状态的有效手段。针对改进排列熵在单尺度下对原信号进行分析,无法有效区分不同空化状态,提出了将改进排列熵与自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)相结合的空化噪声特征提取方法。首先,采用CEEMDAN方法对水下航行器螺旋桨的空化噪声进行分解,提取具有空化特征的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量;其次,选取相关系数最高的IMF分量并计算其多尺度改进排列熵(multi-scale improved permutation entropy, MIPE);最后,基于多尺度改进排列熵,建立支持向量机的特征分类模型。仿真和试验结果表明,该方法具有更好的可分性。
关键词
多尺度改进排列熵(MIPE)
自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)
空化噪声
特征提取
Keywords
multi-scale improved permutation entropy(MIPE)
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
cavitation noise
feature extraction
分类号
TB566 [交通运输工程—水声工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
兀成龙
高翰林
朱丹丹
李亚安
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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