基于多元多尺度离散熵的气液两相流流动特性分析 被引量：1

1

作者 武传宝 张立峰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期1681-1687,共7页

提出了一种基于多元多尺度离散熵的垂直管道气液两相流流动特性分析方法。使用阵列电导传感器获取垂直上升管道气液两相流流型信息,将采集到的高维时间序列使用主成分分析方法进行降维。然后采用多元多尺度离散熵(multivariate multisca... 提出了一种基于多元多尺度离散熵的垂直管道气液两相流流动特性分析方法。使用阵列电导传感器获取垂直上升管道气液两相流流型信息,将采集到的高维时间序列使用主成分分析方法进行降维。然后采用多元多尺度离散熵(multivariate multiscale dispersion entropy,mvMDE)来度量不同流型多元时间序列的复杂度,并与用于一元时间序列的多尺度离散熵(MDE)进行对比,计算mvMDE前10个尺度的平均值和前5个尺度的增长速率。结果表明,相同流型所对应的mvMDE差异性更大,且mvMDE对于流型转变更敏感。因此mvMDE可以更有效揭示两相流由泡状到段塞的演变过程,从气泡的聚合发展到气塞的逐渐破碎,从伪周期的出现到衰退都可以被熵值的变化所反映,且平均值与增长速率的联合分布可有效实现流型辨识。 展开更多

关键词 流量计量 气液两相流 阵列电导传感器 流动特性 多元多尺度离散熵

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层次离散熵及其在高压共轨喷油器故障诊断中的应用 被引量：12

2

作者 柯赟 宋恩哲 +2 位作者 姚崇 董全 杨立平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期72-80,共9页

随着非线性科学理论的飞速发展,信息熵方法已广泛应用于工程机械的故障诊断中。提出了层次分析和离散熵结合的层次离散熵(HDE),研究其参数变化对熵值计算精度和计算效率的影响,并与多尺度熵(MSE)、多尺度模糊熵(MFE)、多尺度离散熵(MDE... 随着非线性科学理论的飞速发展,信息熵方法已广泛应用于工程机械的故障诊断中。提出了层次分析和离散熵结合的层次离散熵(HDE),研究其参数变化对熵值计算精度和计算效率的影响,并与多尺度熵(MSE)、多尺度模糊熵(MFE)、多尺度离散熵(MDE)、层次样本熵(HSE)和层次模糊熵(HFE)进行对比研究,研究结果表明,HDE在鲁棒性和计算效率方面有一定的优势。基于HDE和成对邻近特征选择方法(PWFP)的优点,提出了基于HDE和PWFP的高压共轨喷油器故障诊断方法,通过对共轨柴油机燃油压力波数据进行分析,并将该方法与MSE,MFE,MDE,HSE,HFE和PWFP结合方法作了对比。结果表明,相对于现有信息熵的故障诊断方法来说,基于层次离散熵和PWFP的喷油器故障诊断方法有更高的故障识别率和计算效率。 展开更多

关键词 层次熵 离散熵 层次离散熵(HDE) 高压共轨喷油器 故障诊断

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结合离散熵和自组织神经网络(SOM)的边缘检测方法 被引量：2

3

作者 王坤 高立群 +1 位作者 片兆宇 郭丽 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期641-644,共4页

提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作... 提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作为神经网络的输入,通过SOM对其进行边缘分类从而获得边缘图像.最后将斑点边缘从边缘图像中去除即得到理想的边缘图像.实验结果表明,与其他的边缘检测方法相比获得了较为理想的边缘. 展开更多

关键词 边缘检测 离散熵 阈值 自组织神经网络 斑点噪声

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基于CEEMDAN和层次波动离散熵的滚动轴承声音信号故障检测 被引量：5

4

作者 姚楠 张能 +1 位作者 刘子全 李利荣 《机床与液压》 北大核心 2023年第12期195-203,共9页

声音信号在收集时具有非接触测量的优势,但容易受到周围环境噪声的干扰而导致信噪比较低,不利于特征信息的获取。为从滚动轴承声音数据中提炼出有效的特征信息,并实现故障的精准识别,提出一种基于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMD... 声音信号在收集时具有非接触测量的优势,但容易受到周围环境噪声的干扰而导致信噪比较低,不利于特征信息的获取。为从滚动轴承声音数据中提炼出有效的特征信息,并实现故障的精准识别,提出一种基于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和层次波动离散熵(HFDE)的声音信号故障诊断策略。在该策略中,CEEMDAN缓解了集成经验模态分解(EEMD)的模态混淆缺陷;针对传统多尺度波动离散熵(MFDE)无法考虑时间序列的高频信息的缺陷,提出一种基于层次化处理的层次波动离散熵非线性动力学指标。将所提策略用于滚动轴承的故障识别,能够检测出不同故障状态下的声音数据。通过数值模拟和滚动轴承实验数据分析,将所提方法与CEEMDAN-MFDE、EEMD-HFDE、EEMD-MFDE、HFDE和MFDE进行对比。结果表明:所提方法达到了100%的识别准确率,多次实验的平均识别准确率也达到了99.5%,均高于对比方法,从而验证了该策略的有效性和优越性。 展开更多

关键词 滚动轴承声音信号 故障检测 自适应噪声完备集成经验模态分解 层次波动离散熵 层次处理

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改进离散熵在列车轴承损伤检测中的应用

5

作者 李永健 宋浩 +2 位作者 李鹏 缪炳荣 熊庆 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期304-311,410,共9页

针对轴箱轴承早期损伤的检测问题,提出一种基于改进多尺度离散熵算法(improved multiscale dispersion entropy,简称IMDE)和支持向量机的诊断模型,通过提取振动信号中的关键信息有效识别轴承的健康状态。首先,考虑传统多尺度离散熵(mult... 针对轴箱轴承早期损伤的检测问题,提出一种基于改进多尺度离散熵算法(improved multiscale dispersion entropy,简称IMDE)和支持向量机的诊断模型,通过提取振动信号中的关键信息有效识别轴承的健康状态。首先,考虑传统多尺度离散熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)因数据点重合和粗粒化尺度不断增大而引起的熵值误差增加、分布混乱及波动明显等缺陷,通过对粗粒化过程和离散熵的优化改进算法;其次,结合实际算例,针对高速列车轴箱轴承在不同运行状态下的振动数据进行试验验证。结果表明,相较于MDE,IMDE计算熵值的误差更小,鲁棒性更好,且支持向量机分类结果显示IMDE取得了更高的诊断精度。 展开更多

关键词 车辆工程 轴箱轴承 离散熵 特征提取 故障诊断

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基于离散曲率熵的徘徊行为检测 被引量：3

6

作者 刘强 罗斌 +1 位作者 翟素兰 涂铮铮 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第18期164-166,216,共4页

针对公共重点区域的智能监视问题,提出了一种新的徘徊行为异常检测方法。该方法利用视频目标跟踪算法得到可疑行人的运动轨迹,通过曲线拟合对运动目标的离散点轨迹进行平滑,计算离散点的离散曲率,计算感兴趣区域内运动目标轨迹点的离散... 针对公共重点区域的智能监视问题,提出了一种新的徘徊行为异常检测方法。该方法利用视频目标跟踪算法得到可疑行人的运动轨迹,通过曲线拟合对运动目标的离散点轨迹进行平滑,计算离散点的离散曲率,计算感兴趣区域内运动目标轨迹点的离散曲率的熵及方差,通过离散熵阈值比较进行徘徊行为判断,该方法只需计算运动目标的轨迹,无需建立样本库,实验证明了该方法的有效性、实时性。 展开更多

关键词 徘徊行为 异常检测 曲线拟合 离散熵

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关于离散随机变量熵的一个上界

7

作者 骆源 符方伟 杜藏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第10期66-69,共4页

本文分析了离散随机变量熵与方差及有关微分熵的某种关系，给出了离散随机变量熵的一个上界，改进了Ｔ．Ｍ．Ｃｏｖｅｒ与Ｊ．Ａ．Ｔｈｏｍａｓ关于离散熵的上界的已有结果［１］，并以图和表的方式举出一些实例加以比较。

关键词 随机变量 离散熵 微分熵 概率空间

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FSTPSO优化VMD及OMRDE特征在联合收割机装配质量检测中的应用研究

8

作者 徐国夏 张家铭 +3 位作者 马毅臻 轩梦辉 赵思夏 温金羽 《拖拉机与农用运输车》 2025年第1期37-47,共11页

针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量... 针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LSSVM)的故障诊断方法。采用优化多尺度反向离散熵(Optimized Multi-Scale Reverse Discrete Entropy,简称OMRDE)进行特征提取,并与时频域特征进行特征融合。建立FSTPSO-VMD-FSTPSO-LSSVM故障诊断模型,对比分析OMRDE、多尺度离散熵、模糊熵三种熵函数的特征提取效果,对比FSTPSO-VMD-DF、FSTPSO-VMD-DT、FSTPSO-VMD-SVM、FSTPSO-VMD-LSSVM、FSTPSO-VMD-KNN、FSTPSO-VMD-NBM的分类准确率,验证了本文所述故障诊断模型的有效性,试验结果证明本文提出模型对联合收割机装配质量检测的分类准确率可达99%,较现有模型具有更好的准确度与稳定性。 展开更多

关键词 联合收割机装配质量检测 模糊自整定粒子群算法 变分模态分解 优化多尺度反向离散熵 最小二乘支持向量机

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基于RCMDE与极限学习机的滚动轴承故障诊断 被引量：5

9

作者 刘云斌 钱俊 潘曙明 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第2期123-126,共4页

针对滚动轴承故障信号识别率低的情况,提出一种基于精细复合多尺度离散熵(RCMDE)与极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,从原始振动信号中提取20个尺度的精细复合多尺度离散熵并以此构建故障特征集,然后利用ELM对其进行故障种类识别。... 针对滚动轴承故障信号识别率低的情况,提出一种基于精细复合多尺度离散熵(RCMDE)与极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,从原始振动信号中提取20个尺度的精细复合多尺度离散熵并以此构建故障特征集,然后利用ELM对其进行故障种类识别。通过凯斯西储大学的轴承数据验证提出方法的有效性,最后将提出方法与MPE-ELM进行对比。对比结果说明提出的故障诊断方法具有更高的分类精度。 展开更多

关键词 精细复合多尺度离散熵 ELM 故障诊断

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基于直方图自适应拉伸的水下图像增强算法 被引量：3

10

作者 李庆忠 王丰凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期408-411,共4页

水下图像由于光的衰减和散射效应而呈现颜色失真和对比度下降问题,严重影响了水下机器人视觉的观测性能。为解决此问题,提出了一种水下降质图像自适应增强算法。首先对图像进行重叠分块处理;然后对每个图像子块利用基于粒子群优化算法(P... 水下图像由于光的衰减和散射效应而呈现颜色失真和对比度下降问题,严重影响了水下机器人视觉的观测性能。为解决此问题,提出了一种水下降质图像自适应增强算法。首先对图像进行重叠分块处理;然后对每个图像子块利用基于粒子群优化算法(PSO)自适应地确定其增强后图像的最优均值和标准差参数,并进行相应的直方图拉伸处理;最后采用双线性插值的方法将各个增强后的分块区域拼接成整幅图像。实验结果表明,该算法不但可以提高水下图像的对比度,去除散射模糊问题;且能较好地克服水下图像的颜色失真问题。与现有算法相比,该算法较好地保留了原始图像的信息,对图像局部区域的变化具有更好的适应性,且增强后的图像具有良好的视觉质量。 展开更多

关键词 图像增强 直方图拉伸 离散熵 粒子群优化算法 颜色失真校正

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人口承载力的测度与评价——以兰州市为例 被引量：1

11

作者 李志娟 陈宇晟 《商业时代》 北大核心 2013年第33期136-137,共2页

本文运用熵值法和离散系数法相结合的方法确定一级指标和二级指标权重,测算出包含经济、资源、生态三个子系统的综合人口承载力模型,并且以甘肃省兰州市为例,通过与兰州市实际承载人口的对比,得出兰州市人口承载力的状况。

关键词 离散系数熵值法人口承载力

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