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空间视频方法在精细尺度数据采集中的应用——以暴雨积水数据的即时采集为例 被引量:2
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作者 甘甜 秦雅雯 +1 位作者 马秀馨 周晓艳 《现代城市研究》 CSSCI 北大核心 2016年第11期39-44,共6页
随着我国城市化进程加快,城市人口与用地规模迅速增加。如何高效细致对城市空间进行管理从而提升居民的生活质量成为了一项重要议题。有效的城市管理与微观尺度数据的采集分析密不可分,而具体到街道、社区数据的即时获取常成为这方面的... 随着我国城市化进程加快,城市人口与用地规模迅速增加。如何高效细致对城市空间进行管理从而提升居民的生活质量成为了一项重要议题。有效的城市管理与微观尺度数据的采集分析密不可分,而具体到街道、社区数据的即时获取常成为这方面的难点。本文讨论了一种基于空间视频的精细尺度数据采集方法,使用空间视频采集仪器,获取大量准确的多媒体街景数据,用以记录分析突发事件或长期发生变化的地物。本文以某校园雨后积水数据采集分析为例,介绍了数据收集及后期分析和制图的过程,探讨了该技术在城市管理方面投入应用的合理性与高效性,从方法与技术层面为城市规划管理提供了可行建议。 展开更多
关键词 空间视频 精细尺度 数据获取 城市管理
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基于多源地理数据精细尺度的武汉市人居环境新型冠状病毒肺炎疫情传播风险评估 被引量:5
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作者 姚尧 尹瀚玙 +4 位作者 李歆艺 郭紫锦 任书良 王若宇 关庆锋 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第19期7493-7508,共16页
新型冠状病毒肺炎的迅速传播和扩散警示着疾病风险评估的重要性。但现有的风险评估方法受数据限制,缺少实时性和准确性。此外,多数研究以行政统计单元作为分析尺度,存在可变面元问题。为解决这些问题,耦合精细尺度下武汉市疫情数据及多... 新型冠状病毒肺炎的迅速传播和扩散警示着疾病风险评估的重要性。但现有的风险评估方法受数据限制,缺少实时性和准确性。此外,多数研究以行政统计单元作为分析尺度,存在可变面元问题。为解决这些问题,耦合精细尺度下武汉市疫情数据及多源地理数据,基于随机森林算法构建社区尺度的市域疫情传播风险评估模型并进行了疫情风险制图。模型测试精度达到0.85,Kappa系数达到0.70。此外,本研究还建立基于随机森林算法的社区及场所尺度的“空间变量-感染风险”模型,评估了不同场所设施疫情传播的风险程度。研究表明,(1)武汉中心区域感染风险最高并呈现出向外围递减的趋势;(2)感染风险排名前五的一级场所类型分别为购物服务、医疗服务、金融服务、交通设施以及公共设施;(3)小学、中学的疫情传播风险较低,而高等院校传播风险较高;(4)社区尺度下的疫情风险程度,预测购物场所与交通场所是疫情传播风险最高的驱动因子。本研究基于精细尺度提出风险评估新方法,可为未来疾病风险评估提供新思路,为疫情防控提供决策支持,人民群众提供安全保障。 展开更多
关键词 风险评估 精细尺度 多源地理数据 新型冠状病毒肺炎 驱动因子
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加权精细复合多尺度散布熵与改进贝叶斯网络结合的轴承故障诊断
3
作者 仝兆景 孟令强 +1 位作者 唐晋豪 吴鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1151-1158,共8页
针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提... 针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提出了一种基于wRCMDE与改进贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过计算不同故障振动信号的wRCMDE,并选取合适尺度下的多个wRCMDE值作为特征向量形成特征样本,输入到改进萤火虫算法优化的贝叶斯网络中进行故障分类识别。通过实验数据分析,将所提方法与基于多尺度散布熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法进行对比,结果表明,该方法能够更加准确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 展开更多
关键词 加权精细复合多尺度散布熵 萤火虫算法 贝叶斯网络 故障诊断
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基于精细复合多元多尺度散布熵和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断
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作者 储焰 常远 汤何胜 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期142-147,共6页
为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面... 为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面表征轴向柱塞泵故障信息,构建故障特征集;利用DRSN对轴向柱塞泵的故障进行分类;最后,通过轴向柱塞泵故障模拟实验,获取典型故障信号特征,并与其他智能诊断算法进行对比,验证模型的泛化能力,实现柱塞泵故障特征的精准识别。结果表明:随着尺度因子的增大,RCMMDE可实现轴向柱塞泵微弱故障特征的有效分离;DRSN模型提高了对高噪声振动信号的特征学习能力,故障诊断精度达到96.21%,明显优于其他分类算法。 展开更多
关键词 轴向柱塞泵 故障诊断 精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE) 深度残差收缩网络(DRSN)
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基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估 被引量:3
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作者 王晓龙 李英晟 +1 位作者 付锐棋 何玉灵 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期782-791,共10页
针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提... 针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。 展开更多
关键词 风电机组 变桨轴承 退化状态评估 多元精细复合多尺度波动散布熵 累积欧氏距离矩阵测度
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基于精细复合多尺度散布熵的抗蛇行减振器故障诊断 被引量:2
6
作者 岑潮宇 代亮成 +3 位作者 池茂儒 赵明花 郭兆团 曾鹏程 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4334-4343,共10页
抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble... 抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与精细复合多尺度散布熵结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN分解信号得到本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),计算精细复合多尺度散布熵组成特征集,然后融合多个通道振动信号特征并用核主成分分析法进行降维,将降维后的特征集分成训练集和测试集,最后输入到改进麻雀算法优化的支持向量机模型中进行训练与诊断。为验证方法的可行性,以机车滚动振动试验台模拟列车运行的不同速度,设置抗蛇行减振器故障工况,通过转向架和车体多个位置传感器获得试验数据进行分析。研究结果表明,经过优选的特征集能更好地捕捉抗蛇行减振器故障的特征信息,与未经优选的特征集相比故障诊断结果正确率有所提升;多通道融合特征的方法与单通道相比反映故障信息更加全面,补偿了单一通道诊断结果精确度低的不足,进一步提高了故障诊断结果正确率;改进麻雀算法优化了模型参数,解决了参数设计的盲目性,提高了模型分类识别能力,并与其他算法相比验证了优越性。运用该方法对抗蛇行减振器进行故障诊断,能够有效诊断出抗蛇行减振器故障类型,为抗蛇行减振器故障诊断提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 抗蛇行减振器 故障诊断 改进麻雀算法 精细复合多尺度散布熵 支持向量机
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基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断 被引量:20
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作者 何玉灵 孙凯 +2 位作者 王涛 王晓龙 唐贵基 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期164-172,共9页
针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量... 针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量进行信号的重构,应用精细复合多尺度散布熵来进行重构信号的分类及故障识别。对3对极发电机匝间短路故障前、后定子振动数据的处理效果表明,所提方法可以对发电机匝间短路故障进行有效识别与诊断,与其他多尺度熵方法相比具有一定优越性。 展开更多
关键词 多对极发电机 匝间短路故障 振动信号 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 故障诊断
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基于精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机轴承间隙故障特征分析方法 被引量:16
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作者 王金东 陈新 +3 位作者 赵海洋 贾川 陈桂娟 雷勇 《机床与液压》 北大核心 2021年第16期185-190,共6页
针对往复压缩机故障信号呈现非线性、非平稳等特点,提出了基于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。在精细复合多尺度熵的基础上,结合模糊熵概念,提出了RCMFE方法,应用其量化信号非线性特性形成故障特征... 针对往复压缩机故障信号呈现非线性、非平稳等特点,提出了基于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。在精细复合多尺度熵的基础上,结合模糊熵概念,提出了RCMFE方法,应用其量化信号非线性特性形成故障特征。白噪声和1/f噪声仿真信号分析结果表明:RCMFE熵值对数据长度不敏感,未定义熵出现概率小。以往复压缩机传动机构轴承间隙故障为研究对象,应用RCMFE实现其故障信号特征提取,并与多尺度模糊熵、复合多尺度模糊熵进行对比,该方法特征区分度显著,支持向量机故障识别准确率高于其他方法。 展开更多
关键词 精细复合多尺度模糊熵 往复压缩机 滑动轴承 故障诊断
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精细复合多尺度波动散布熵在液压泵故障诊断中的应用 被引量:28
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作者 姜万录 赵亚鹏 +1 位作者 张淑清 李满 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期7-16,共10页
液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复... 液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复合多尺度波动散布熵(refined composite multiscale fluctuation dispersion entropy,RCMFDE)引入到液压泵的故障特征提取中,提出了一种基于RCMFDE和粒子群优化支持向量机结合的液压泵故障诊断方法。计算不同故障振动信号的RCMFDE,并选取合适尺度下的多个RCMFDE值作为特征向量形成特征样本,输入粒子群优化支持向量机中进行故障分类识别。通过仿真信号和液压泵故障实测信号进行分析,并将所提出的方法与基于多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE)、多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度符号动态熵(multiscale symbolic dynamic entropy,MSDE)、多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,MDE)、精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy,RCMDE)、多尺度波动散布熵(multiscale fluctuation dispersion entropy,MFDE)的故障特征提取方法进行对比。试验结果表明,该方法能够更加准确地识别多类液压泵故障并能对液压泵性能退化程度进行有效评估。 展开更多
关键词 波动散布熵 精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE) 粒子群优化支持向量机 故障诊断 液压泵
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基于精细复合多尺度散布熵与XGBoost的海面小目标检测方法 被引量:4
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作者 王海峰 行鸿彦 +2 位作者 陈梦 赵迪 李瑾 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期12-20,共9页
针对传统海面漂浮小目标的特征检测方法难以有效提取目标特征的问题,提出了一种基于RCMDE-XGBoost海面小目标检测方法。利用变分模态分解对信号进行去噪预处理,通过精细复合多尺度散布熵提取目标的多尺度特征,构建多维度特征矩阵,输入XG... 针对传统海面漂浮小目标的特征检测方法难以有效提取目标特征的问题,提出了一种基于RCMDE-XGBoost海面小目标检测方法。利用变分模态分解对信号进行去噪预处理,通过精细复合多尺度散布熵提取目标的多尺度特征,构建多维度特征矩阵,输入XGBoost网络进行特征分类,通过模型训练,实现海面小目标检测。利用IPIX雷达实测数据库,在#54、#311、#320海情HV极化方式下检测率分别达到了93.33%、92.38%、95%,相较于图连通密度检测法平均提升12%,证明了RCMDE-XGBoost检测方法有效。 展开更多
关键词 精细复合多尺度散布熵 XGBoost 微弱信号检测 海杂波
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精细广义复合多元多尺度反向散布熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:12
11
作者 郑近德 陈焱 +1 位作者 童靳于 潘海洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1315-1325,共11页
多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,将表征同步多通道... 多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中,提出了精细广义复合多元多尺度反向散布熵(RGCMvMRDE)。在此基础上,提出了一种基于RGCMvMRDE与引力搜索算法优化支持向量机(GSA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用RGCMvMRDE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建故障特征集;其次,采用GSA-SVM对故障类型进行智能识别;最后,将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析,并将其与现有基于多尺度反向散布熵、广义多尺度反向散布熵和精细复合多元多尺度排列熵的故障特征提取方法进行了对比。研究结果表明,所提RGCMvMRDE不仅能够有效和精准地诊断轴承的不同故障类型和故障程度,且诊断效果优于上述对比方法。 展开更多
关键词 精细广义复合多元多尺度反向散布熵 滚动轴承 故障诊断 特征提取
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基于SBFEM的心墙坝基座跨尺度精细应力分析 被引量:6
12
作者 邹德高 陈楷 +1 位作者 张仁怡 余翔 《人民长江》 北大核心 2019年第9期168-174,共7页
基座是连接混凝土沥青心墙坝心墙和防渗墙的关键部件,其受力特性对结构安全评价至关重要。通过四分树快速离散技术建立5种网格密度的跨尺度分析模型,采用非线性多边形比例边界有限元与传统FEM耦合计算方法,研究了基座结构在施工期的应... 基座是连接混凝土沥青心墙坝心墙和防渗墙的关键部件,其受力特性对结构安全评价至关重要。通过四分树快速离散技术建立5种网格密度的跨尺度分析模型,采用非线性多边形比例边界有限元与传统FEM耦合计算方法,研究了基座结构在施工期的应力性态以及改善对策。结果表明:基座及周围土体网格尺寸对二者相互作用存在较大影响;随着网格的细化,基座应力极值将增大,且压应力极值最大相差约57.4%,拉应力极值相差约59.3%,但最终应力分布规律和数值均趋于收敛;在基座周围局部设置高塑性黏土区可有效改善基座应力状态。建议沥青心墙坝分析中基座网格尺寸宜为0.05~0.10m,基座周围局部土体网格尺寸宜为0.1~0.2m,黏土区宽度可取1.0~1.5倍的基座宽度。基于比例边界有限元的跨尺度分析方法可实现高效精细化建模和计算,能更合理地评价高坝防渗系统安全性。 展开更多
关键词 尺度精细应力分析 心墙基座 四分树网格 比例边界有限元 沥青心墙坝
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基于改进EWT-精细复合多尺度散布熵和GG聚类的球磨机负荷识别方法 被引量:5
13
作者 罗小燕 郁慧 +1 位作者 方正沛 陈晟 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第6期52-58,66,共8页
针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点所导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进经验小波变换(EWT)、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和GG聚类的球磨机负荷识别方法。首先,在EWT的基础上,引入滑动频率窗的思想,提出自适应频率... 针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点所导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进经验小波变换(EWT)、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和GG聚类的球磨机负荷识别方法。首先,在EWT的基础上,引入滑动频率窗的思想,提出自适应频率窗EWT算法,将其用于对球磨机原始振动信号的分解以获得本征模态分量;其次,通过相关系数法选出能表征原始信号状态的敏感模态分量进行信号重构;第三,利用RCMDE对重构信号进行处理提取负荷状态特征;最后,将特征向量作为GG聚类算法的输入,将球磨机负荷状态作为输出,建立球磨机负荷识别模型。通过磨矿实验验证了该方法的有效性,结果表明,该方法的聚类内紧致性较好,识别的评价指标PC值最高可达0.9989,而CE值仅为0.0013,识别效果显著,能够准确识别球磨机的负荷状态。 展开更多
关键词 振动与波 负荷识别 精细合法多尺度散布熵 GG聚类 经验小波变换 相关系数
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基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 被引量:73
14
作者 李从志 郑近德 +1 位作者 潘海洋 刘庆运 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期1713-1719,1726,共8页
为克服多尺度样本熵的不足,更精确地提取滚动轴承非线性故障特征,将一种新的非线性动力学分析方法精细复合多尺度散布熵引入到滚动轴承的故障特征提取.在此基础上,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断新... 为克服多尺度样本熵的不足,更精确地提取滚动轴承非线性故障特征,将一种新的非线性动力学分析方法精细复合多尺度散布熵引入到滚动轴承的故障特征提取.在此基础上,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法.通过滚动轴承实验数据分析,将所提方法与基于多尺度样本熵和多尺度散布熵的故障诊断方法进行了对比,结果表明:所提方法不仅能精确地识别滚动轴承故障类型和故障程度,而且故障识别率高于另两种方法. 展开更多
关键词 散布熵 尺度样本熵 精细复合多尺度散布熵 滚动轴承 故障诊断
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基于精细复合多尺度熵和自编码的滚动轴承故障诊断方法 被引量:12
15
作者 郑近德 潘海洋 +3 位作者 包家汉 刘庆运 丁克勤 欧淑彬 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第2期175-180,193,共7页
多尺度熵是一种有效衡量机械振动信号复杂度的非线性动力学方法。针对其存在的不足,引入精细复合多尺度熵(Refined composite multiscale entropy, RCMSE),在此基础上,结合自编码降维和遗传优化支持向量机,提出一种滚动轴承故障智能诊... 多尺度熵是一种有效衡量机械振动信号复杂度的非线性动力学方法。针对其存在的不足,引入精细复合多尺度熵(Refined composite multiscale entropy, RCMSE),在此基础上,结合自编码降维和遗传优化支持向量机,提出一种滚动轴承故障智能诊断新方法。首先,利用RCMSE提取滚动轴承振动信号多尺度复杂度特征,构建初始特征向量矩阵;其次,采用自编码对初始高维特征数据降维,得到低维流形特征;然后,将低维特征向量输入到基于遗传优化支持向量机的多故障模式分类器中进行训练、识别与诊断。最后,将所提方法应用于实验数据分析,并与多尺度熵方法进行对比,结果表明,该方法不仅能够有效诊断滚动轴承的工作状态和故障类型,而且识别率高于所对比方法。 展开更多
关键词 故障诊断 尺度 精细复合多尺度 特征降维 滚动轴承
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广义精细复合多尺度样本熵与流形学习相结合的滚动轴承故障诊断方法 被引量:29
16
作者 王振亚 姚立纲 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第20期2463-2471,共9页
针对滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)与流形学习相结合的特征提取方法。利用GRCMSE提取滚动轴承故障特征信息;采用判别式扩散映射分析(DDMA)方法对高维特征进行降维处理;将低维故障特征输... 针对滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)与流形学习相结合的特征提取方法。利用GRCMSE提取滚动轴承故障特征信息;采用判别式扩散映射分析(DDMA)方法对高维特征进行降维处理;将低维故障特征输入粒子群优化支持向量机多故障分类器中进行故障识别。滚动轴承故障实验分析结果表明:GRCMSE特征提取效果优于多尺度样本熵(MSE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)和广义多尺度样本熵(GMSE);DDMA降维效果优于等度规映射(Isomap)和局部切空间排列(LTSA)的降维效果;GRCMSE和DDMA相结合后的滚动轴承故障识别精度达到100%。 展开更多
关键词 广义精细复合多尺度样本熵 判别式扩散映射分析 故障诊断 流形学习 滚动轴承
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基于精细复合多尺度熵特征向量相关系数在滚动轴承故障诊断中应用 被引量:11
17
作者 叶金义 谢小平 +1 位作者 梁烊炀 张福运 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第5期186-191,共6页
复合多尺度熵(CMSE)是在多尺度熵(MSE)基础上提出来的,它改善了MSE存在的熵值不精确、波动较大等,但不能解决样本时间序列太短引起未定义熵问题。精细复合多尺度熵(Refined Composite Multi-scale Entropy,RCMSE)通过改进算法使熵估计... 复合多尺度熵(CMSE)是在多尺度熵(MSE)基础上提出来的,它改善了MSE存在的熵值不精确、波动较大等,但不能解决样本时间序列太短引起未定义熵问题。精细复合多尺度熵(Refined Composite Multi-scale Entropy,RCMSE)通过改进算法使熵估计的准确性得到提高,并能降低诱导未定义熵的概率。以此为基础,提出基于RCMSE特征向量关系数的轴承故障识别分类方法。该方法首先利用RCMSE对数据样本生成多尺度熵,计算测试样本与已知故障状态的训练样本的RCMSE相关系数,从而判断测试样本的状态类型。对轴承信号数据进行试验表明,该方法能100%准确的对轴承正常,内圈,外圈和滚动体故障信号识别分类。因此,该方法是一种有效的识别故障特征,可为实际轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 振动与波 精细复合多尺度 故障诊断 相关系数 特征提取
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基于变分模态分解和精细复合多尺度均值散布熵的轴承故障诊断 被引量:8
18
作者 张婕 张梅 陈万利 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第5期682-690,共9页
为充分提取非线性、非平稳的轴承故障信号特征信息,进而提高轴承故障诊断精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和精细复合多尺度均值散布熵(RCMMDE)的轴承故障诊断方法(算法)。首先,使用VMD将轴承故障振动信号分解为了多个模态分量,通... 为充分提取非线性、非平稳的轴承故障信号特征信息,进而提高轴承故障诊断精度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和精细复合多尺度均值散布熵(RCMMDE)的轴承故障诊断方法(算法)。首先,使用VMD将轴承故障振动信号分解为了多个模态分量,通过评估原信号与模态分量信号的互相关程度,筛选了其有效模态,并对其进行了信号重构,实现了故障信号的降噪处理目的;然后,使用精细复合均值化代替了传统粗粒化方法,利用RCMMDE方法提取了重构信号的多尺度熵值,构成了特征样本集;最后,通过鲸鱼算法(WOA)对支持向量机(SVM)进行了超参数寻优,构建了最优的故障检测模型,并将特征样本集输入到WOA-SVM模型中进行了轴承故障诊断,并通过实验评估验证了模型的有效性。研究结果表明:该模型准确率达到99.67%,精确率、召回率等各项性能指标均在99%以上,并具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 变分模态分解 精细复合多尺度均值散布熵 鲸鱼算法 支持向量机 超参数寻优
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基于双频精细复合多尺度排列熵的齿轮箱损伤识别 被引量:1
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作者 刘心 费莹 李倩 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1176-1184,共9页
齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行... 齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行了两层分解,获得了反映齿轮箱损伤特性的低频和高频分量;然后,利用精细复合多尺度排列熵(RCMPE)对两组频带分量进行了分析,以充分提取嵌入在振动信号中的损伤信息,构建损伤特征;最后,将损伤特征输入至WOA-SVM分类模型中,成功对损伤进行了智能识别,并以实验采集到的齿轮箱振动信号为对象,对基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的有效性开展了对比讨论。研究结果表明:与基于精细复合多尺度样本熵(RCMSE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、RCMPE、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的特征提取方法相比,基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的准确率和稳定性更高,平均识别准确率达到了100%;该方法能够为解决实际应用中的齿轮箱故障识别问题提供可行的思路。 展开更多
关键词 齿轮传动 损伤特征提取 齿轮箱振动信号 双频精细复合多尺度排列熵 鲸鱼算法优化支持向量机 小波包分解
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精细化尺度下的城市绿地建设公众参与途径——以柏林、伦敦“植树计划”为例 被引量:4
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作者 杨鑫 黄智鹏 +2 位作者 马健 李莎 傅凡 《中国园林》 CSCD 北大核心 2022年第7期109-114,共6页
绿地空间具有减缓城市热岛效应、调节微气候、减轻噪声、改善城市居民身心健康、增加生物多样性等诸多优点。城市绿地建设是城市可持续发展的基础,不能仅依靠“自上而下”的上层规划来进行,同时应关注社会公平性、经济效益、市民意愿等... 绿地空间具有减缓城市热岛效应、调节微气候、减轻噪声、改善城市居民身心健康、增加生物多样性等诸多优点。城市绿地建设是城市可持续发展的基础,不能仅依靠“自上而下”的上层规划来进行,同时应关注社会公平性、经济效益、市民意愿等因素,从精细化尺度贯彻公众参与制度,真正实现市民共建的“人民城市”。对公众参与政策的起源与发展情况进行简要介绍,并探讨在城市绿地建设中不同阶段的公众参与方式。以柏林、伦敦的“植树计划”政策为例,从资金来源、公众参与方式、参与形式、参与层次、计划成效几方面,比较分析2个城市植树计划的公众参与模式与深度及优点与不足,以对中国绿地建设提供借鉴。最后,针对我国公众参与绿地建设存在的问题,提出精细化构建制度法规保障体系、精细化资金来源途径,以及搭建精细化参与渠道三方面的启示与建议。 展开更多
关键词 风景园林 城市绿地 精细尺度 公众参与 植树计划
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