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基于复合多尺度二维时频排列熵的滚动轴承故障诊断
1
作者 包金龙 郑近德 +2 位作者 潘海洋 童靳于 刘庆运 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期143-149,共7页
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... 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。 展开更多
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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基于多元多尺度排列模糊熵的滚动轴承故障特征提取方法
2
作者 吕明辰 袁强 +2 位作者 周瑞平 刘虹 梁崇琨 《轴承》 北大核心 2025年第6期97-103,共7页
针对滚动轴承振动信号非线性、非周期性和高背景噪声的特点,提出了基于多元多尺度排列模糊熵(MvMPFE)的滚动轴承故障特征提取方法。该方法利用熵值计算在分析时间序列数据上的优势,结合多尺度模糊熵(MFE)的高计算精度和多尺度排列熵(MPE... 针对滚动轴承振动信号非线性、非周期性和高背景噪声的特点,提出了基于多元多尺度排列模糊熵(MvMPFE)的滚动轴承故障特征提取方法。该方法利用熵值计算在分析时间序列数据上的优势,结合多尺度模糊熵(MFE)的高计算精度和多尺度排列熵(MPE)的高抗噪能力,建立多尺度排列模糊熵(MPFE)故障特征提取模型,解决了熵值计算不稳定的问题,并在MPFE基础上引入多元粗粒形式,提出了MvMPFE的故障特征提取方法,解决了故障特征参数在计算过程中信息丢失的问题,增强了对故障信息的敏感度,从而更加全面和准确地提取滚动轴承故障特征。在凯斯西储大学轴承数据集及东南大学轴承数据集上的验证结果表明,基于MvMPFE的滚动轴承故障特征提取方法有良好的故障特征提取能力,能够全面和准确地识别轴承状态。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 信号处理 多元多尺度排列模糊熵
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基于VMD-多尺度排列熵和SVM的船用空压机故障诊断方法 被引量：2
3
作者 胡以怀 李从跃 +3 位作者 沈威 崔德馨 张成 芮晓松 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期20-27,共8页
船用机械振动信号存在非线性、非平稳性问题,故障特征难提取,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)融合的故障诊断方法,... 船用机械振动信号存在非线性、非平稳性问题,故障特征难提取,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)融合的故障诊断方法,对振动信号进行研究。以空压机为例,首先,模拟6种空压机工况,对各工况的热工参数进行测试,分析各工况热工参数的变化程度,并对采集的振动信号进行频域分析。然后通过VMD对振动信号进行分解,得到一系列固有模态分量,计算与原始信号的互相关系数筛选敏感固有模态分量。最后计算出敏感固有模态分量的多尺度排列熵,将其作为特征向量,输入到SVM中,进行故障辨识。实验结果表明:VMD多尺度排列熵与SVM融合的空压机故障辨识方法,能有效地识别故障类型,整体准确率可保持在98.6667%,将此方法与其他方法进行对比,证明此方法有效。 展开更多
关键词 船用往复式空压机 变分模态分解 多尺度排列熵 故障诊断
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基于ICEEMDAN-多尺度排列熵的拆除爆破振动信号降噪研究 被引量：6
4
作者 康怡泽 姚颖康 +2 位作者 董润龙 贾永胜 谢全民 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期275-287,共13页
由于工程环境、炸药爆炸等因素影响,实测建(构)筑物爆破拆除所产生的低频振动信号常受到噪声干扰。提出改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN... 由于工程环境、炸药爆炸等因素影响,实测建(构)筑物爆破拆除所产生的低频振动信号常受到噪声干扰。提出改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)与多尺度排列熵联合的降噪算法,并运用皮尔逊系数、信噪比和均方误差来验证所用算法的可行性。对实测拆除爆破塌落触地振动信号进行降噪处理,通过频谱分析以及各类指标对比表明,该联合降噪方法能够有效降低拆除爆破振动信号中的噪声,并且对信号的低频能量影响较小,降噪效果显著,为拆除爆破振动信号分析和处理提供了一种新的有效的方法。 展开更多
关键词 拆除爆破 振动信号 改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN) 多尺度排列熵 信号降噪
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基于均匀量化的二维多尺度排列熵算法
5
作者 王大铭 史鹏飞 +3 位作者 雷一航 边皓冉 梁敏 常利伟 《通信学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期75-86,共12页
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)... 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。 展开更多
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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基于CEEMDAN多尺度改进排列熵和SVM的空化噪声特征提取
6
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。 展开更多
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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多尺度排列熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：104
7
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第19期2641-2646,共6页
引入多尺度排列熵(MPE)的概念,用来检测振动信号不同尺度下的动力学突变行为,并将其应用于机械故障诊断中滚动轴承故障特征的提取,结合支持向量机(SVM),提出了一种基于MPE和SVM的滚动轴承故障诊断方法,将新提出的滚动轴承故障诊断方法... 引入多尺度排列熵(MPE)的概念,用来检测振动信号不同尺度下的动力学突变行为,并将其应用于机械故障诊断中滚动轴承故障特征的提取,结合支持向量机(SVM),提出了一种基于MPE和SVM的滚动轴承故障诊断方法,将新提出的滚动轴承故障诊断方法应用于实验数据分析,并通过与BP神经网络对比,结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障类型的诊断。 展开更多
关键词 排列熵 多尺度排列熵 滚动轴承 故障诊断 支持向量机
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基于广义复合多尺度排列熵与PCA的滚动轴承故障诊断方法 被引量：29
8
作者 郑近德 刘涛 +1 位作者 孟瑞 刘庆运 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第20期61-66,共6页
多尺度排列熵能够有效地反映滚动轴承振动信号的随机性变化和非线性动力学突变行为。针对其多尺度过程中粗粒化方式的不足,提出了广义复合多尺度排列熵(Generalized Composite Multiscale Permutation Entropy,GCMPE)。研究了参数对GCMP... 多尺度排列熵能够有效地反映滚动轴承振动信号的随机性变化和非线性动力学突变行为。针对其多尺度过程中粗粒化方式的不足,提出了广义复合多尺度排列熵(Generalized Composite Multiscale Permutation Entropy,GCMPE)。研究了参数对GCMPE计算的影响,并通过分析仿真数据将GCMPE与MPE进行了对比。将GCMPE应用于滚动轴承非线性故障特征的提取,提出一种基于GCMPE、主元分析和支持向量机的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于实验数据分析,结果表明,所提方法能够有效地实现滚动轴承故障诊断,且故障识别率较高。 展开更多
关键词 排列熵 多尺度排列熵 主分量分析 滚动轴承 故障诊断
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基于变分模态分解和多尺度排列熵的故障诊断 被引量：47
9
作者 陈东宁 张运东 +2 位作者 姚成玉 来博文 吕世君 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2604-2612,共9页
为稳定提取滚动轴承故障特征,提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的故障特征提取方法,并采用GK模糊聚类对轴承故障进行识别分类。首先对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,得到包含故障特征信息的模态分量;进而利用多尺度排列熵量... 为稳定提取滚动轴承故障特征,提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的故障特征提取方法,并采用GK模糊聚类对轴承故障进行识别分类。首先对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,得到包含故障特征信息的模态分量;进而利用多尺度排列熵量化各模态分量的故障特征,取各模态分量多尺度排列熵的平均值作为特征向量;最后通过GK模糊聚类分析获得故障样本的标准聚类中心,采用欧式贴近度进行故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承实验数据,通过分类系数与平均模糊熵对分类效果进行检验,并与经验模态分解多尺度排列熵结合GK模糊聚类的方法进行对比,结果表明,所提方法具有更好的分类性能,其故障诊断精度更高。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解 多尺度排列熵 GK模糊聚类
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基于多尺度排列熵的液压泵故障识别 被引量：30
10
作者 王余奎 李洪儒 叶鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期518-523,共6页
将排列熵引入液压泵的故障识别中,分析了排列熵作为液压泵故障特征指标的性能;采用互信息法和伪近邻法优选排列熵计算中的延迟时间和嵌入维数,基于优选参数得到了能够更好区分液压泵故障的排列熵。针对单尺度排列熵只能在单个尺度上衡... 将排列熵引入液压泵的故障识别中,分析了排列熵作为液压泵故障特征指标的性能;采用互信息法和伪近邻法优选排列熵计算中的延迟时间和嵌入维数,基于优选参数得到了能够更好区分液压泵故障的排列熵。针对单尺度排列熵只能在单个尺度上衡量振动信号复杂度的不足,在对多尺度排列熵进行研究的基础上提出了一种综合多尺度排列熵熵值和排列熵变化趋势的指标——多尺度排列熵偏均值,对液压泵实测信号的分析结果验证了该指标作为液压泵故障特征的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多尺度排列熵 偏均值 液压泵 故障特征
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基于变分模态分解和多尺度排列熵的变压器局部放电信号特征提取 被引量：25
11
作者 张蒙 朱永利 +1 位作者 张宁 张媛媛 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第6期31-37,共7页
局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decompo... 局部放电类型的识别对准确掌握变压器绝缘状态和合理安排检修维护有着重要的指导意义。识别放电类型的关键在于放电特征的提取。针对目前局部放电特征识别稳定性差,识别率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)的特征提取方法,并验证了方法的有效性。利用VMD分解算法对实验室条件下采集的4种局部放电信号进行分解,得到数个包含不同频带信息的有限带宽的固有模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),分别计算相应的多尺度排列熵,并将其组合成原始特征量。在此基础之上,利用最大相关最小冗余准则(max-relevance and min-redundancy criteria,mRMR)对原始特征量进行优选降维,最后使用支持向量机分类器实现分类。实验结果表明:在染噪情况下,该方法提取的多尺度排列熵仍能准确刻画不同的放电信号时频复杂度的差异,鲁棒性强,识别率高。 展开更多
关键词 变压器 局部放电 特征提取 变分模态分解 多尺度排列熵
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基于多尺度均值排列熵和参数优化支持向量机的轴承故障诊断 被引量：49
12
作者 王贡献 张淼 +2 位作者 胡志辉 向磊 赵博琨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期221-228,共8页
针对滚动轴承故障诊断中特征提取困难和模式识别准确率低等问题,提出了一种基于多尺度均值排列熵(MMPE)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障诊断方法。利用MMPE全面表征滚动轴承故障特征信息,选取适当维数特征构成样本数据集,采用G... 针对滚动轴承故障诊断中特征提取困难和模式识别准确率低等问题,提出了一种基于多尺度均值排列熵(MMPE)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障诊断方法。利用MMPE全面表征滚动轴承故障特征信息,选取适当维数特征构成样本数据集,采用GWO-SVM分类器进行故障模式识别。对所提基于MMPE和GWO-SVM故障诊断方法进行理论分析和研究,并利用滚动轴承试验数据进行相应对比试验分析,结果表明:MMPE能够有效提取滚动轴承故障特征信息;GWO-SVM识别准确率和识别速度优于滚动轴承故障诊断其它常用参数优化支持向量机;所提方法能够有效识别滚动轴承故障位置和故障程度,在滚动轴承数据集上取得了98.0%的故障识别准确率,高于基于MPE和GWO-SVM方法的97.0%准确率,并且在噪声背景下取得了93.5%的识别准确率,优于后者83.0%准确率,证明了所提MMPE具有更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多尺度均值排列熵 灰狼优化 支持向量机
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EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法 被引量：21
13
作者 赵荣珍 李霁蒲 邓林峰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期416-423,451,共9页
针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法。首先,采用经验小波变换对滚动轴承的原始信号进行分解、得到... 针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法。首先,采用经验小波变换对滚动轴承的原始信号进行分解、得到若干个固有模态分量,初步提取滚动轴承的状态特征值;其次,通过相关性分析选择最优模态分量,并在多个尺度下计算其排列熵值;最后,运用主成分分析对高维熵值特征向量进行可视化降维、并输入到GG聚类算法中,实现对滚动轴承的故障辨识。与其他模式组合方法进行比较的结果表明,本研究提出的故障辨识方法具有聚类结果的类内紧致性更好的优点。 展开更多
关键词 经验小波变换 多尺度排列熵 相关性分析 GG聚类
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基于小波包分解多尺度排列熵及2阶特征选择的转辙机故障诊断方法 被引量：15
14
作者 孙永奎 曹源 +1 位作者 李鹏 李旭 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期178-188,共11页
针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特... 针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法,得到最佳特征集合,实现对声音样本的特征选择;最后,基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试,完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验,结果表明:该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个,故障诊断准确率分别为99.67%和100%;相比于单一特征选择方法,采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度,提高故障诊断准确率;相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器,支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。 展开更多
关键词 转辙机 故障诊断 小波包分解 多尺度排列熵 2阶特征选择 支持向量机
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多尺度排列熵在涡旋压缩机故障诊断中的应用 被引量：8
15
作者 刘涛 马转霞 杜楠 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第1期42-46,共5页
针对传统的单尺度信号分析在故障特征的表达上有很大的局限性,引入多尺度排列熵,对不同尺度下的涡旋压缩机振动信号进行了定量分析,并通过马氏距离实施故障诊断.实验结果表明,与单尺度排列熵相比,多尺度排列熵能够对不同故障的复杂性进... 针对传统的单尺度信号分析在故障特征的表达上有很大的局限性,引入多尺度排列熵,对不同尺度下的涡旋压缩机振动信号进行了定量分析,并通过马氏距离实施故障诊断.实验结果表明,与单尺度排列熵相比,多尺度排列熵能够对不同故障的复杂性进行准确的描述,反映了不同尺度下故障特征的变化趋势.此外,选择合适尺度下的排列熵作为故障诊断的特征参数,既节省了时间,又可以提高诊断的准确率. 展开更多
关键词 涡旋压缩机 多尺度分析 排列熵 马氏距离 故障诊断
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基于多尺度排列熵和支持向量机的风力发电机组齿轮箱振动故障诊断 被引量：4
16
作者 刘骊 贾嵘 +3 位作者 李涛涛 尹浩霖 马喜平 郭泽维 《电网与清洁能源》 北大核心 2017年第5期87-91,103,共6页
针对传统方法难以精确检测风力发电机组齿轮箱非线性、非平稳振动信号以及现有许多故障诊断方法无法有效诊断齿轮箱早期故障的问题,首先引入排列熵算法对齿轮箱振动信号进行早期故障分析,进而引入多尺度排列熵算法实现原始振动信号的特... 针对传统方法难以精确检测风力发电机组齿轮箱非线性、非平稳振动信号以及现有许多故障诊断方法无法有效诊断齿轮箱早期故障的问题,首先引入排列熵算法对齿轮箱振动信号进行早期故障分析,进而引入多尺度排列熵算法实现原始振动信号的特征提取,得到故障诊断的样本数据,最后将其输入到建立的基于遗传算法优化支持向量机的诊断模型中,完成故障模式的识别与分类。仿真结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱的异常工况,具有较高的故障诊断精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 多尺度排列熵 遗传算法 支持向量机 故障诊断
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基于小波尺度谱重排与小波排列熵的自动机故障诊断 被引量：4
17
作者 潘宏侠 马百雪 许昕 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2015年第2期64-67,共4页
用小波包变换对自动机振动响应信号进行时频分析,提出了对每层小波包系数进行小波尺度谱重排处理,计算了每层小波系数的排列熵,并以此作为自动机短时瞬态冲击时微弱故障信号的特征量,使用支持向量机对特征量进行故障分类识别,结果表明,... 用小波包变换对自动机振动响应信号进行时频分析,提出了对每层小波包系数进行小波尺度谱重排处理,计算了每层小波系数的排列熵,并以此作为自动机短时瞬态冲击时微弱故障信号的特征量,使用支持向量机对特征量进行故障分类识别,结果表明,该方法能有效地提取特征值并识别微弱故障,可较好地解决自动机的故障诊断问题。 展开更多
关键词 自动机 小波尺度重排 排列熵 支持向量机 故障诊断
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基于多尺度排列熵的波纹管压浆超声检测 被引量：2
18
作者 郑豪 韩庆邦 +2 位作者 许洲琛 彭浩 王鹏 《声学技术》 CSCD 北大核心 2016年第6期531-536,共6页
将多尺度排列熵引入波纹管压浆质量检测中,对不同注浆密实程度的波纹管进行超声检测,对回波信号进行分析。为了检测信号在不同尺度下的动力学特征,提出了一种基于多尺度排列熵偏均值的波纹管压浆质量检测方法,利用有限元进行仿真,仿真... 将多尺度排列熵引入波纹管压浆质量检测中,对不同注浆密实程度的波纹管进行超声检测,对回波信号进行分析。为了检测信号在不同尺度下的动力学特征,提出了一种基于多尺度排列熵偏均值的波纹管压浆质量检测方法,利用有限元进行仿真,仿真结果表明,波纹管压浆质量越差,回波信号对应的排列熵偏均值越小。实际模型的处理结果表明该指标能够有效地判断波纹管压浆质量。 展开更多
关键词 多尺度排列熵 偏均值 波纹管
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改进多尺度幅值感知排列熵与随机森林结合的滚动轴承故障诊断 被引量：13
19
作者 吴海滨 陈寅生 +1 位作者 张庭豪 汪颖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期621-631,共11页
针对滚动轴承故障识别准确率较低的问题,本文提出了一种新型滚动轴承故障诊断方法。该方法能够在准确识别滚动轴承故障类型的基础上,进一步分析故障的严重程度。首先,通过固有时间尺度分解提取滚动轴承振动信号的最佳固有旋转分量,突显... 针对滚动轴承故障识别准确率较低的问题,本文提出了一种新型滚动轴承故障诊断方法。该方法能够在准确识别滚动轴承故障类型的基础上,进一步分析故障的严重程度。首先,通过固有时间尺度分解提取滚动轴承振动信号的最佳固有旋转分量,突显故障信号的冲击特征;然后,利用改进多尺度幅值感知排列熵对信号幅值和频率变化敏感的特性,计算不同时间尺度下的幅值感知排列熵作为故障特征向量,改善了多尺度分析中的粗粒化过程,提升了故障特征提取的稳定性;最后,利用故障特征集构建随机森林多分类器,实现对滚动轴承不同故障类型的识别及严重程度分析,具有较强的泛化能力。实验结果表明,与现有滚动轴承故障诊断方法相比,平均故障识别准确率达到99.25%。该方法能够稳定而有效地提取滚动轴承的故障特征且具有较好的实时性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 固有时间尺度分解 幅值感知排列熵 随机森林
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EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法 被引量：9
20
作者 鲁铁定 谢建雄 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第2期111-115,220,共6页
针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指... 针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 展开更多
关键词 经验模态分解 多尺度排列熵 GPS高程时间序列 阈值降噪
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