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基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法被引量：25: 1; 作者郑近德潘海洋 +1 位作者程军圣张俊《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期116-123,共8页; 为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征,针对多尺度熵(Multi-Scale Entropy,MSE)中粗粒化方式的不足,提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法——复合多尺度模糊熵(Composite Multi-Scale Fuzzy Entropy,CMFE)。与MSE... 展开更多; 关键词多尺度熵复合多尺度模糊熵特征选择滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复合多尺度交叉模糊熵的行星齿轮箱故障诊断被引量：6: 2; 作者候双珊郑近德 +2 位作者潘海洋童靳于刘庆运《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第20期130-135,171,共7页; 模糊熵是衡量时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,也是提取齿轮箱非线性故障特征的有效工具。然而模糊熵只对单个时间序列进行复杂性测量,忽略了两个不同时间序列之间模式的相似性。为充分利用振动信号间的丰富信息,将能够有效衡量... 展开更多; 关键词交叉模糊熵多尺度模糊熵复合多尺度交叉模糊熵行星齿轮箱故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

频带多尺度复合模糊熵及其在轴承故障诊断中的应用被引量：2: 3; 作者童水光张依东 +1 位作者徐剑从飞云《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1509-1516,共8页; 旋转机械设备发生滚动轴承故障的早期,受环境噪声影响,故障特征轻微.为了有效提取滚动轴承的故障信号冲击特征,以时频分析为基础,结合信息熵理论,提出一种频带多尺度复合模糊熵的故障诊断方法.与模糊熵相比,基于方差的频带多尺度复合模... 展开更多; 关键词故障诊断特征提取时频分析频带熵多尺度复合模糊熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究被引量：12: 4; 作者刘敏范红波 +2 位作者张英堂李志宁杨望灿《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期224-232,250,共10页; 针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准... 展开更多; 关键词频谱循环相干系数端点延拓独立变分模态分解复合多尺度模糊熵偏均值双测度分形维数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于VMD-RCMFE的船用柴油机故障特征提取方法: 5; 作者王家兴向阳陈天佑《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期172-178,254,共8页; 柴油机作为船舶的核心动力来源,一旦发生故障将严重影响船舶安全,为保证船舶及船员安全,需要对船舶柴油机进行故障诊断研究。本文以WP6型船用6缸柴油机为研究对象,对失火、进气滤器堵塞、进气门间隙过大及排气门间隙过大多种故障进行研... 展开更多; 关键词故障诊断船舶柴油机缸盖振动变分模态分解精细化复合多尺度模糊熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法被引量：15: 6; 作者张学军景鹏 +1 位作者何涛孙知信《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2469-2475,共7页; 癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,... 展开更多; 关键词癫痫脑电变分模态分解精细复合多尺度散布熵精细复合多尺度模糊熵支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

最大相关峭度解卷积的改进及在往复压缩机气阀故障诊断中的应用: 7; 作者王金东李云峰 +1 位作者赵海洋李彦阳《石油化工设备技术》 CAS 2021年第6期35-40,52,I0003,I0004,共9页; 针对往复压缩机气阀振动信号受强烈气体波动干扰的特性,提出了一种基于改进最大相关峭度解卷积和精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。使用改进最大相关峭度解卷积对往复压缩机气阀振动信号进行解卷积处理,可有效地提取... 展开更多; 关键词最大相关峭度解卷积往复压缩机精细复合多尺度模糊熵气阀故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ASNBD-CMFE特征信息提取的短时交通流预测被引量：5: 8; 作者彭延峰彭志华刘燕飞《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期28-35,共8页; 针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高其预测精度,提出了一种基于自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)和复合多尺度模糊熵(Composite Multiscale Fuzzy Entropy,CMFE)的短时交通流数据... 展开更多; 关键词智能交通自适应最稀疏窄带分解复合多尺度模糊熵最小二乘支持向量机短时交通流; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法被引量：25: 1; 作者郑近德潘海洋程军圣张俊; 机构安徽工业大学机械工程学院湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期116-123,共8页; 基金国家自然科学基金项目资助(51505002 51375013) 安徽省高校自然科学研究重点项目资助(KJ2015A080); 文摘为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征,针对多尺度熵(Multi-Scale Entropy,MSE)中粗粒化方式的不足,提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法——复合多尺度模糊熵(Composite Multi-Scale Fuzzy Entropy,CMFE)。与MSE相比,CMFE综合同一尺度下多个粗粒化序列的信息,随着尺度因子的增加,熵值变化更加稳定,一致性更好。在此基础上,结合Fisher得分特征选择和支持向量机模式分类,提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于滚动轴承实验数据分析,通过对比结果验证了所提出方法的有效性和优越性。; 关键词多尺度熵复合多尺度模糊熵特征选择滚动轴承故障诊断; Keywords multi-scale entropy composite multi-scale fuzzy entropy feature selection rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复合多尺度交叉模糊熵的行星齿轮箱故障诊断被引量：6: 2; 作者候双珊郑近德潘海洋童靳于刘庆运; 机构安徽工业大学机械工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第20期130-135,171,共7页; 基金国家自然科学基金(51975004) 安徽省自然科学基金(2008085QE215)。; 文摘模糊熵是衡量时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,也是提取齿轮箱非线性故障特征的有效工具。然而模糊熵只对单个时间序列进行复杂性测量,忽略了两个不同时间序列之间模式的相似性。为充分利用振动信号间的丰富信息,将能够有效衡量两个时间序列同步性、相似性和互预测性的交叉熵理论引入到行星齿轮箱故障诊断中。针对单一尺度的熵值不能完整反映序列间模式复杂性问题,通过复合粗粒化的方式对时间序列进行多尺度分析,提出了衡量两通道时间序列相似性与互预测性的复合多尺度交叉模糊熵方法。在此基础上,提出了一种基于复合多尺度交叉模糊熵和萤火虫优化支持向量机的行星齿轮箱故障诊断方法。最后,将所提的故障诊断方法应用于行星齿轮箱试验数据分析,并与现有方法进行了对比,结果表明所提方法能够有效提取故障特征,并且在故障类型诊断方面有更高的识别率。; 关键词交叉模糊熵多尺度模糊熵复合多尺度交叉模糊熵行星齿轮箱故障诊断; Keywords fuzzy entropy multi-scale fuzzy entropy composite multi-scale cross fuzzy entropy planetary gearbox fault diagnosis; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TH132.425 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名频带多尺度复合模糊熵及其在轴承故障诊断中的应用被引量：2: 3; 作者童水光张依东徐剑从飞云; 机构浙江大学工学部; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1509-1516,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51305392) 浙江省自然科学基金重点资助项目(LZ15E050001 +2 种基金 LY17E050009) 浙江省重点研发计划(2018C01020); 文摘旋转机械设备发生滚动轴承故障的早期,受环境噪声影响,故障特征轻微.为了有效提取滚动轴承的故障信号冲击特征,以时频分析为基础,结合信息熵理论,提出一种频带多尺度复合模糊熵的故障诊断方法.与模糊熵相比,基于方差的频带多尺度复合模糊熵可以定量地表征非平稳信号的数据信息,抗干扰性强,更好地反映出不同频带分量在时间轴上的变化特性.引入自适应带通滤波器,成功实现对微弱故障的特征提取和故障识别.仿真分析和实验结果表明,提出的方法较传统滤波方法在降噪抑制方面效果更好,能够快速识别滚动轴承的冲击特征.; 关键词故障诊断特征提取时频分析频带熵多尺度复合模糊熵; Keywords fault diagnosis feature extraction time-frequency analysis spectral band entropy refined composite multiscale fuzzy entropy; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TH277 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究被引量：12: 4; 作者刘敏范红波张英堂李志宁杨望灿; 机构陆军工程大学石家庄校区七系中国人民解放军; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期224-232,250,共10页; 基金国家自然科学基金(51305454)。; 文摘针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。; 关键词频谱循环相干系数端点延拓独立变分模态分解复合多尺度模糊熵偏均值双测度分形维数; Keywords spectral cyclic coherence coefficient endpoint extension independent variational mode decomposition composite multi-scale fuzzy entropy partial mean dual measure fractal dimension; 分类号 TH137 [机械工程—机械制造及自动化] TK41.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD-RCMFE的船用柴油机故障特征提取方法: 5; 作者王家兴向阳陈天佑; 机构武汉理工大学船海与能源动力工程学院武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期172-178,254,共8页; 基金绿色智能内河船舶创新专项资助(20201g0047)。; 文摘柴油机作为船舶的核心动力来源,一旦发生故障将严重影响船舶安全,为保证船舶及船员安全,需要对船舶柴油机进行故障诊断研究。本文以WP6型船用6缸柴油机为研究对象,对失火、进气滤器堵塞、进气门间隙过大及排气门间隙过大多种故障进行研究。针对船舶柴油机缸盖振动信号的非线性和非平稳特性,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、精细化复合多尺度模糊熵(Refined Composite Multiscale Fuzzy Entropy,RCMFE)、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的柴油机故障诊断方法。该方法首先利用VMD方法对缸盖振动信号进行降噪处理,然后利用RCMFE方法提取柴油机缸盖振动信号中隐含的故障特征,最后采用SVM模型进行诊断,诊断精度高达99.2%。; 关键词故障诊断船舶柴油机缸盖振动变分模态分解精细化复合多尺度模糊熵; Keywords fault diagnosis ship diesel engine cylinder head vibration VMD RCMFE; 分类号 U464.231 [机械工程—车辆工程] U664.121 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法被引量：15: 6; 作者张学军景鹏何涛孙知信; 机构南京邮电大学电子与光学工程学院南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术); 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2469-2475,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61972208,No.61672299)。; 文摘癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵和精细复合多尺度模糊熵两个特征并利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到94.24%,95.58%和90.64%,ROC曲线下面积达0.978.; 关键词癫痫脑电变分模态分解精细复合多尺度散布熵精细复合多尺度模糊熵支持向量机; Keywords epileptic electroencephalogram variational mode decomposition refined composite multiscale dispersion entropy refined composite multiscale fuzzy entropy support vector machine; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最大相关峭度解卷积的改进及在往复压缩机气阀故障诊断中的应用: 7; 作者王金东李云峰赵海洋李彦阳; 机构东北石油大学机械科学与工程学院; 出处《石油化工设备技术》 CAS 2021年第6期35-40,52,I0003,I0004,共9页; 基金黑龙江省自然科学基金项目(E2016009) 东北石油大学青年科学基金项目(2018ANC-31)。; 文摘针对往复压缩机气阀振动信号受强烈气体波动干扰的特性,提出了一种基于改进最大相关峭度解卷积和精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。使用改进最大相关峭度解卷积对往复压缩机气阀振动信号进行解卷积处理,可有效地提取信号中的冲击成分;对处理后的信号进行精细复合多尺度模糊熵量化分析,获得往复压缩机气阀故障诊断的特征向量,将其输入到支持向量机对故障特征进行识别。往复压缩机气阀故障实验数据分析表明:该方法能够有效地提取出往复压缩机气阀的故障信息,实现往复压缩机气阀故障的精确诊断。; 关键词最大相关峭度解卷积往复压缩机精细复合多尺度模糊熵气阀故障诊断; Keywords maximum correlation kurtosis deconvolution reciprocating compressor refined composite multi-scale fuzzy entropy air valve fault diagnosis; 分类号 TH45 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ASNBD-CMFE特征信息提取的短时交通流预测被引量：5: 8; 作者彭延峰彭志华刘燕飞; 机构湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室南华大学数理学院; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期28-35,共8页; 基金国家重点研发计划(2018YFF0212902) 国家自然科学基金(51805161) 湖南省教育厅重点项目(16A180)。; 文摘针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高其预测精度,提出了一种基于自适应最稀疏窄带分解(Adaptive Sparsest Narrow-band Decomposition,ASNBD)和复合多尺度模糊熵(Composite Multiscale Fuzzy Entropy,CMFE)的短时交通流数据特征信息提取方法.首先利用ASNBD将短时交通流数据分解成若干个内禀窄带分量,分别求出每个分量的CMFE.根据CMFE反映的不同分量的非线性程度选取有效分量,从而提取数据的非线性特征.然后根据非线性分析的结果分别对每个分量建立支持向量机网络模型,针对每个分量的自身特点选择不同的模型训练参数,以提高单个模型预测精度.最后将各个预测值进行累加并得出预测结果.实验结果表明,该方法能有效应用于短时交通流数据特征信息的提取,进而提高预测精度.; 关键词智能交通自适应最稀疏窄带分解复合多尺度模糊熵最小二乘支持向量机短时交通流; Keywords intelligent transportation adaptive sparsest narrow-band decomposition composite multiscale fuzzy entropy least square support vector machines short-term traffic flow; 分类号 U268.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法	郑近德潘海洋程军圣张俊	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2016	25	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于复合多尺度交叉模糊熵的行星齿轮箱故障诊断	候双珊郑近德潘海洋童靳于刘庆运	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	频带多尺度复合模糊熵及其在轴承故障诊断中的应用	童水光张依东徐剑从飞云	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究	刘敏范红波张英堂李志宁杨望灿	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于VMD-RCMFE的船用柴油机故障特征提取方法	王家兴向阳陈天佑	《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法	张学军景鹏何涛孙知信	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	15	在线阅读下载PDF 职称材料
7	最大相关峭度解卷积的改进及在往复压缩机气阀故障诊断中的应用	王金东李云峰赵海洋李彦阳	《石油化工设备技术》 CAS	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于ASNBD-CMFE特征信息提取的短时交通流预测	彭延峰彭志华刘燕飞	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料