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题名基于复合多尺度二维时频排列熵的滚动轴承故障诊断
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作者
包金龙
郑近德
潘海洋
童靳于
刘庆运
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机构
安徽工业大学机械工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
北大核心
2025年第4期143-149,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975004)
安徽省高校杰出青年科研资助项目(2022AH020032)。
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文摘
多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy,MPE)是一种有效的衡量时间序列复杂性的非线性动力学指标,但其只能反映时间序列的时域信息,而频域信息却被忽略。为此,基于二维排列熵(Two-dimensional Permutation Entropy,PE2D),提出基于时间序列时频域复杂性量度的二维时频排列熵(Two-dimensional Time-frequency Permutation Entropy,TFPE2D)方法。为反映振动信号在不同尺度下的复杂程度、避免传统多尺度粗粒化导致信息丢失的缺陷,进一步提出复合多尺度二维时频排列熵(Composite Multi-scale Two-dimensional Time-frequency Permutation Entropy,CMTFPE2D),并采用仿真信号验证CMTFPE2D的有效性。同时,将CMTFPE2D与萤火虫优化支持向量机(Firefly Algorithmsupport Vector Machine,FA-SVM)相结合应用于滚动轴承故障诊断,并采用实测数据进行分析,结果表明:所提故障特征提取与诊断方法能够有效识别滚动轴承不同故障程度和故障位置,且识别精度更高。
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关键词
故障诊断
排列熵
二维时频排列熵
复合多尺度二维时频排列熵
滚动轴承
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Keywords
fault diagnosis
permutation entropy
two-dimensional time-frequency permutation entropy
composite multi-scale two-dimensional time-frequency permutation entropy
rolling bearing
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于均匀量化的二维多尺度排列熵算法
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作者
王大铭
史鹏飞
雷一航
边皓冉
梁敏
常利伟
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机构
山西财经大学信息学院
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出处
《通信学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期75-86,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62105190)
山西省自然科学基金资助项目(No.20210302124268,No.20210302124290)
+2 种基金
教育部人文社会科学研究基金一般项目(No.23YJCZH009)
中央引导地方科技发展资金资助项目(No.YDZJSX20231A057)
山西省教学改革创新基金资助项目(No.J20230634)。
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文摘
为了解决将排列熵算法扩展到二维时,子序列中相等值会导致某些排列模式的概率增加的问题,提出了一种基于均匀量化的二维多尺度排列熵(MUPE_(2D))算法。算法通过基于均匀量化重新定义排列模式,消除了相等值对计算的影响。使用MUPE_(2D)算法对各种合成纹理、MIX_(2D)(p)图像和加密图像进行了研究,结果表明,即使图像中存在大量等值,MUPE_(2D)算法也能有效量化加密图像的复杂性和信息隐藏能力。综上所述,MUPE_(2D)算法为评估图像复杂度提供了一种有效的手段。
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关键词
二维排列熵
多尺度熵
加密图像分析
纹理分析
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Keywords
two-dimensional permutation entropy
multi-scale entropy
encrypted image analysis
texture analysis
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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