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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 3; 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... 展开更多; 关键词散布熵多尺度样本熵精细复合多尺度散布熵滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 1; 作者王晓龙李英晟付锐棋何玉灵; 机构华北电力大学机械工程系华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室; 出处《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期782-791,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(52005180) 河北省自然科学基金资助项目(E2022502003) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023MS127)。; 文摘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。; 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; Keywords wind turbine generator set pitch bearing degradation state evaluation multivariant refined composite multiscale fluctuation dispersion entropy cumulative Euclidean distance matrix measure; 分类号 TM315 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 2; 作者何玉灵孙凯王涛王晓龙唐贵基; 机构华北电力大学机械工程系河北省电力机械设备健康维护与失效预防重点实验室; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期164-172,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51777074) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020MS114,2018YQ03) +1 种基金河北省第三批青年拔尖人才支持计划资助项目([2018]-27)。; 文摘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。; 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; Keywords multi-pole generator interturn short circuit fault vibration signal variational mode decomposition refined composite multiscale dispersion entropy fault diagnosis; 分类号 TM31 [电气工程—电机] 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: 3; 作者李从志郑近德潘海洋刘庆运; 机构安徽工业大学机械工程学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期1713-1719,1726,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805100) 国家自然科学基金资助项目(51505002) 安徽省自然科学基金资助项目(1708085QE107); 文摘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.; 关键词散布熵多尺度样本熵精细复合多尺度散布熵滚动轴承故障诊断; Keywords dispersion entropy multiscale sample entropy(MSE) refined composite multiscale dispersion entropy(RCMDE) rolling bearing fault diagnosis; 分类号 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: 4; 作者王振亚姚立纲; 机构福州大学机械工程及自动化学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第20期2463-2471,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51775114,51275092) 福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台资助项目(2014H21010011)。; 文摘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%。; 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; Keywords generalized refined composite multiscale sample entropy(grcmse) discriminant diffusion maps analysis(DDMA) fault diagnosis manifold learning rolling bearing; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 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	王晓龙李英晟付锐棋何玉灵	《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	何玉灵孙凯王涛王晓龙唐贵基	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2021	20	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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	李从志郑近德潘海洋刘庆运	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	73	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	王振亚姚立纲	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	29	在线阅读下载PDF 职称材料