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题名CEEMDAN和改进多尺度熵的声音信号故障诊断
被引量：10
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作者
付国梓
吕勇
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机构
武汉科技大学机械自动化学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第5期185-190,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51875416)。
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文摘
声音信号采集具有非接触测量的优点,但易受到附近声源的影响而含有较大噪声,不利于故障特征识别。为此,提出一种自适应噪声的完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和改进多尺度熵的声音信号故障诊断方法。该方法中CEEMDAN改善了EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的模态混叠,针对传统多尺度熵中粗粒时间序列长度不同和数据丢失的情况,提出一种平滑粗粒化处理的改进多尺度熵。将该方法应用于行星齿轮箱故障诊断中,可以对不同状态下的声音信号进行识别分类。通过数值仿真和实验数据分析,表明了提出的方法相对于其他方法的有效性和优越性。
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关键词
自适应噪声的完全集成经验模态分解
改进多尺度熵
平滑粗粒化
故障诊断
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Keywords
Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise
Improved Multiscale Sample Entropy
Smoothed Coarse Graining
Fault Diagnosis
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP165.3
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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