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Co添加对Ni_(50-x)Cr_(20)Fe_(20)Al_(10)Co_(x)中熵合金微观组织和力学性能的影响
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作者 张洋 王建军 +3 位作者 赵聃 焦志明 张团卫 马胜国 《热加工工艺》 北大核心 2025年第14期227-237,共11页
通过改变Ni与Co元素含量,在高纯度氩气氛下真空电弧熔炼制备得到Ni_(50-x)Cr_(20)Fe_(20)Al_(10)Co_(x)(x=0,5,10,at%,对应的合金分别简记为Co0、Co5和Co10)合金锭。利用热力学计算和分子动力学模拟分析Co对合金层错能的影响,利用XRD、... 通过改变Ni与Co元素含量,在高纯度氩气氛下真空电弧熔炼制备得到Ni_(50-x)Cr_(20)Fe_(20)Al_(10)Co_(x)(x=0,5,10,at%,对应的合金分别简记为Co0、Co5和Co10)合金锭。利用热力学计算和分子动力学模拟分析Co对合金层错能的影响,利用XRD、SEM和TEM等分析合金的析出相形貌,并测试了合金的拉伸性能。结果表明,Co含量的增加和Ni/Co比的降低,明显降低合金的层错能,进而为合金的塑性变形行为提供更多的强化因子。时效热处理促使合金内部析出少量的BCC相沉淀物和高体积分数含量的L12相纳米颗粒,这些促使合金表现出优异的强塑性结合。该体系合金在室温条件下表现出优异的综合力学性能。Co5合金时效态的力学性能最佳,屈服强度约为685 MPa、抗拉强度约为1326 MPa、断后伸长率约为24%。Co5合金展现出优异的加工硬化能力,在真应变为1%~9%范围内保持了3400 MPa的稳态应变硬化率。 展开更多
关键词 NiCrFeAlCo中熵合金 层错能 Ni/Co比 析出相 时效
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多频带多尺度模糊熵融合的牵引整流器故障诊断
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作者 毛向德 董海鹰 梁金平 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1313-1322,共10页
针对电力机车牵引传动系统中故障率最高的牵引整流器,本文提出了一种多频带多尺度模糊熵融合的故障诊断方法.首先,在优选小波基函数的基础上,小波包分解不同工况、不同运行模式下的故障信号,得到最优多频带信息;其次,对各频带的序列进... 针对电力机车牵引传动系统中故障率最高的牵引整流器,本文提出了一种多频带多尺度模糊熵融合的故障诊断方法.首先,在优选小波基函数的基础上,小波包分解不同工况、不同运行模式下的故障信号,得到最优多频带信息;其次,对各频带的序列进行粗粒化处理,计算多尺度模糊熵;最后,求解各频带多尺度模糊熵的能量值,作为故障特征向量.结果表明,基于最优小波基函数得到的多频带模糊熵特征对噪声具有一定的鲁棒性,所提出的多尺度模糊熵融合算法能进一步提高故障诊断率.与其他方法相比,该方法具有较高的诊断率和较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 牵引整流器 能熵比 多尺度模糊熵 能量 多信息融合
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基于t-分布随机邻域嵌入融合最优多频带盒维数的牵引整流器故障诊断
3
作者 毛向德 董海鹰 梁金平 《电工技术学报》 北大核心 2025年第2期531-543,共13页
针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器,提出一种基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先,在最优小波基函数的基础上,利用小波包分解牵引整流器在不同工况、不同运行模式下的故障信号,... 针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器,提出一种基于t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先,在最优小波基函数的基础上,利用小波包分解牵引整流器在不同工况、不同运行模式下的故障信号,得到一系列的最优频带;其次,计算各频带系数的分形盒维数,作为高维故障特征;最后,采用t-SNE流形学习对高维特征进行融合,以减少特征之间的冲突和冗余,得到简单敏感的故障特征。结果表明:信噪比为30 dB时,15种故障模式的最终诊断结果为99.79%,对不同的信噪比仍有较高的准确率。与其他方法相比,所提方法对不同类型开关器件(绝缘栅双极晶体管和电力二极管)的开路故障具有较高的诊断率和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 牵引整流器 能熵比 分形盒维数 t-分布随机邻域嵌入 特征融合
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基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法 被引量:5
4
作者 徐石 栾孝驰 +2 位作者 李彦徵 沙云东 郭小鹏 《航空发动机》 北大核心 2024年第2期114-120,共7页
针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法(AO)优化概率神经网络(PNN)的中介轴承故障诊断方法。使用... 针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法(AO)优化概率神经网络(PNN)的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵(MPE),以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明:提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法(PSO-PNN)和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。 展开更多
关键词 局部均值分解 故障诊断 相关系数-能量比-峭度准则 多尺度排列熵 天鹰座优化算法 中介轴承 航空发动机
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调峰水电站消纳新能源的能力评价 被引量:1
5
作者 郑春旭 朱燕梅 姚铧宸 《水电能源科学》 北大核心 2024年第11期186-189,136,共5页
调峰水电站在电网中担任追踪用电负荷的任务,其发电出力常随负荷增减而被动变化,因此在不影响其调峰任务的前提下更多消纳风光成为调峰水电站消纳新能源的能力评价的关键。为此,以四川主力调峰电厂--大渡河流域瀑布沟水电站及其近区风... 调峰水电站在电网中担任追踪用电负荷的任务,其发电出力常随负荷增减而被动变化,因此在不影响其调峰任务的前提下更多消纳风光成为调峰水电站消纳新能源的能力评价的关键。为此,以四川主力调峰电厂--大渡河流域瀑布沟水电站及其近区风光资源为例,构建水电站调峰能力评价指标体系,提出基于风光互补效应最优的风光最佳配比决策方法,运用k-均值聚类法选择水电出力及风光聚合出力的典型日,进而提出6种不同风光规模的水风光综合配比方案,采用层次分析法和熵权法对各方案进行主客观耦合赋权,得到调峰水电站可接纳的最佳风光规模。结果表明,在最佳光风比为2∶1的基础上,瀑布沟水电站消纳风光效果最好的方案是风电30×10^(4)kW,光伏60×10^(4)kW。 展开更多
关键词 调峰水电站 新能源消纳 水风光配比 K-均值聚类 层次分析法 熵权法
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天然地震与人工爆破的波形小波特征研究 被引量:51
6
作者 黄汉明 边银菊 +2 位作者 卢世军 蒋正锋 李锐 《地震学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期270-276,共7页
研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特... 研究了如何从天然地震和人工爆破事件的波形记录中提取出有效、适用的波形特征,以用于对爆破事件的识别.首先对波形记录进行了4层小波包变换;然后对变换得到的最后一层小波包系数提取3种波形特征:能量比特征、香农熵特征及对数能量熵特征;最后利用v-SVC支持向量分类机对这3种特征的分类能力进行了外推检验.通过选用不同地区、不同台站、不同震级的天然地震与人工爆破的波形记录,力求提取的特征量能尽可能地反映天然地震与人工爆破波形的本质区别,尽量弱化震中距、震级等因素对识别效果的影响.结果表明,上述3种特征中以香农熵特征的识别效果最好,能反映天然地震与人工爆破的本质区别,可作为识别天然地震与人工爆破的一个有效判据. 展开更多
关键词 爆破识别 小波包 能量比 香农熵 支持向量机
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FFT谱最小熵解卷积滤波抑制放电信号中的周期性窄带干扰 被引量:22
7
作者 樊高辉 刘尚合 +1 位作者 刘卫东 王雷 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1378-1385,共8页
提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后... 提出了一种基于放电信号FFT谱最小熵解卷积滤波抑制周期性窄带干扰的方法。其原理为将频域上的干扰分量视作有用信号,放电信号视作噪声,利用最小熵解卷积滤波滤除放电信号成分、提取出干扰成分,再在原实测信号频谱中对干扰进行抑制,最后IFFT重构出放电信号。仿真和实验结果均表明该方法能够准确抑制掉窄带干扰,与传统的FFT能量比法相比,不涉及到能量窗的选择,可直接利用经典阈值准则提取出干扰成分,过程十分简便。该方法为现场测试中放电辐射信号周期性窄带干扰抑制提供了一种快捷的新方法。 展开更多
关键词 放电信号 最小熵 周期性窄带干扰 峭度 能量比 经典阈值准则
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基于EMD及灰色关联度的滑动轴承润滑状态故障诊断研究 被引量:35
8
作者 卢绪祥 苏一鸣 +1 位作者 吴家腾 李录平 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期42-47,共6页
针对滑动轴承润滑状态发生改变时,其声发射信号不同频带的能量分布与其润滑状态之间存在一定的映射关系,提出一种经验模态分解(EMD)与加权灰色关联分析相结合的诊断方法.采用EMD方法将滑动轴承非平稳声发射信号分解为有限个平稳的本征... 针对滑动轴承润滑状态发生改变时,其声发射信号不同频带的能量分布与其润滑状态之间存在一定的映射关系,提出一种经验模态分解(EMD)与加权灰色关联分析相结合的诊断方法.采用EMD方法将滑动轴承非平稳声发射信号分解为有限个平稳的本征模态函数(IMF),依据相关系数法剔除IMF分量中的虚假分量,选取包含主要故障信息的前10阶IMF分量计算能量比例,并构造特征向量.结果表明:加权灰色关联分析对小样本模式识别具有良好的分类效果;通过加权灰色关联分析计算不同声发射信号的灰色关联度,能够有效地对滑动轴承的润滑状态进行诊断. 展开更多
关键词 滑动轴承 故障诊断 经验模态分解 能量比例 加权灰色关联分析 熵权法
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基于最优扁平型结构元素长度的液压泵故障诊断研究 被引量:11
9
作者 姜万录 郑直 +1 位作者 朱勇 刘思远 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期35-41,共7页
针对实测振动信号易受噪声污染,而淹没有用信息和克服利用数学形态学滤波器对一维信号进行滤波时结构元素长度选择的经验性和任意性的问题,提出了一种基于形态学差值算子和功率谱熵理论相结合,并与特征能量比相配合的方法来确定最优扁... 针对实测振动信号易受噪声污染,而淹没有用信息和克服利用数学形态学滤波器对一维信号进行滤波时结构元素长度选择的经验性和任意性的问题,提出了一种基于形态学差值算子和功率谱熵理论相结合,并与特征能量比相配合的方法来确定最优扁平型结构元素长度以实现最优滤波。首先,利用在不同扁平型结构元素长度下的形态学差分算子对一维振动信号进行滤波处理;其次,对滤波后的信号计算功率谱熵和特征能量比;最后,根据功率谱熵理论和特征能量比方法得出,功率谱熵的最小值所对应的长度即为最优扁平型结构元素的长度。通过对仿真信号和液压泵故障信号的实验验证,表明在通过该方法所得到的最优扁平型结构元素长度下,采用形态学差值算子能够对液压泵故障信号达到最优滤波效果,保留更多的故障特征信息。 展开更多
关键词 最优结构元素长度 形态差值滤波器 功率谱熵 特征能量比 液压泵 故障诊断
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基于振动信号短时能熵比与DTW的高压断路器状态评估及故障诊断 被引量:39
10
作者 万书亭 马晓棣 +3 位作者 陈磊 豆龙江 吕鹏瑞 周国伟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期4249-4257,共9页
针对高压断路器在线监测问题,提出了一种基于短时能熵比与动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法的高压断路器状态评估及故障诊断方法。首先对断路器正常工况下的振动信号与未知工况下的振动信号分别进行分帧,依次计算2组振动信... 针对高压断路器在线监测问题,提出了一种基于短时能熵比与动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法的高压断路器状态评估及故障诊断方法。首先对断路器正常工况下的振动信号与未知工况下的振动信号分别进行分帧,依次计算2组振动信号的短时能熵比;然后以正常工况信号计算得到的短时能熵比作为基准向量,以未知工况信号计算得到的短时能熵比作为测试向量输入DTW,得到2个输入向量的最优匹配路径;最后根据匹配路径的变化曲线判断断路器的工作状态。为验证该诊断方法的优越性,将原始信号及原始信号的短时能量作为输入向量输入DTW,结果表明,以短时能熵比作为DTW输入向量的故障诊断方法仅需1组正常工况下的振动信号作为基准,可快速、准确、直观地对断路器的运行状态进行评估判断,并可应用到高压断路器的在线监测中。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 短时能熵比 动态时间规整 故障诊断
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基于振动信号的高压断路器合闸特性参数在线检测方法研究 被引量:18
11
作者 万书亭 豆龙江 +2 位作者 李聪 马晓棣 刘荣海 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期359-367,共9页
机械特性参数是评价断路器动作性能的有效依据,传统测试方法不能在线测试,且传感器安装复杂。提出了一种利用振动信号提取断路器合闸过程中运动时间参数的方法。首先根据断路器弹簧操作机构的工作原理,分析了断路器在合闸运动过程中各... 机械特性参数是评价断路器动作性能的有效依据,传统测试方法不能在线测试,且传感器安装复杂。提出了一种利用振动信号提取断路器合闸过程中运动时间参数的方法。首先根据断路器弹簧操作机构的工作原理,分析了断路器在合闸运动过程中各个部件之间的冲击引发的对应的振动;然后对采集到的存在噪声的干扰振动信号采用变分模态分解对其进行分解,选择与原始信号波形变化相一致的分量进行重构;最后采用基于短时能熵比的双门限法实现了振动信号时域内关键时刻点的时间参数的检测,完成了断路器合闸过程中时间参数的提取。通过振动信号的理论提取的时间参数和传统的动触头行程曲线提取的时间参数进行对比分析,验证了所提方法的正确性。 展开更多
关键词 在线检测 断路器 振动信号 特性参数提取 短时能熵比
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基于脑电信号的睡眠分期算法研究 被引量:4
12
作者 刘志勇 张宏民 +3 位作者 赵辉群 朱政 李竹琴 孙金玮 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期693-700,共8页
睡眠质量与人类健康息息相关,准确的睡眠质量监测对于帮助人们改善睡眠质量能够起到有效的监督作用。以MIT-BIH多导睡眠数据库slp01、slp02和slp04等3个样本的脑电信号为分析对象,采用sym7小波对其进行7层分解以去除高频细节信号,得到... 睡眠质量与人类健康息息相关,准确的睡眠质量监测对于帮助人们改善睡眠质量能够起到有效的监督作用。以MIT-BIH多导睡眠数据库slp01、slp02和slp04等3个样本的脑电信号为分析对象,采用sym7小波对其进行7层分解以去除高频细节信号,得到较为纯净的脑电信号。然后通过非线性符号动力学分析,去趋势波动分析以及频谱分析,分别提取符号熵指数,去趋势波动指数以及δ频带能量比等3个参数,对每个样本采用Kennard-Stone方法按照4∶1的比例建立校正集样本和预测集样本,并结合最小二乘支持向量机分类器进行样本训练拟合与分类识别。结果表明,3个特征参数与睡眠状态具有高度相关性,相关系数绝对值均高于0.83,并且确定了符号熵参数的嵌入维数为4,延迟常数为1,去趋势波动指数的分段区间为30~500,平均的睡眠分期正确率可达92.87%,比基于复杂度、近似熵等算法的分类正确率提高约5%。 展开更多
关键词 脑电信号 符号熵 去趋势波动指数 频带能量比 支持向量机
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连续旋转爆轰燃烧室增压特性的热力学分析 被引量:3
13
作者 郑洪涛 祁磊 +1 位作者 赵宁波 刘世铮 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1057-1066,共10页
为了探究连续旋转爆轰燃烧室(CRDC)增压特性产生的根本原因,利用二维可压缩欧拉方程对正庚烷-空气CRDC进行了数值研究,从熵和自由能变化的角度对比了燃气轮机燃烧过程、等压燃烧过程、旋转爆轰燃烧过程和等容燃烧过程的差异,并分析了轴... 为了探究连续旋转爆轰燃烧室(CRDC)增压特性产生的根本原因,利用二维可压缩欧拉方程对正庚烷-空气CRDC进行了数值研究,从熵和自由能变化的角度对比了燃气轮机燃烧过程、等压燃烧过程、旋转爆轰燃烧过程和等容燃烧过程的差异,并分析了轴向尺寸对CRDC增压特性的影响。研究表明:对比等压燃烧过程,旋转爆轰燃烧过程熵增更小,吉布斯自由能损失更小,出口工质做功能力更强;但旋转爆轰燃烧过程增压能力远小于等容燃烧过程。轴向尺寸越小,旋转爆轰燃烧过程中经斜激波作用的工质比例越小,吉布斯自由能损失越小,CRDC的增压能力越大。当轴向尺寸由200mm逐渐减小至100mm,CRDC的热效率始终保持在99%以上,增压比由1.8279提高至2.2167,吉布斯自由能减小量由5067.1kJ/kg降低至4914.6kJ/kg,然而等容燃烧过程增压比为6.1467,吉布斯自由能减小量为4192.2kJ/kg,两者仍有较大差距。 展开更多
关键词 旋转爆轰 数值模拟 增压比 吉布斯自由能
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基于改进语音存在概率的自适应噪声跟踪算法 被引量:8
14
作者 王文益 伊雪 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第1期32-41,共10页
在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率(speech presence probability,spp)进行估计。利用时域的特征能量与频域的特征谱熵之间的比值-能熵... 在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率(speech presence probability,spp)进行估计。利用时域的特征能量与频域的特征谱熵之间的比值-能熵比作为新的特征来构建其与spp的正比关系,从而得到当前语音帧的spp估计值;然后用双平滑系数对该值进行平滑;最后结合时间递归平均算法得到估计的噪声功率谱。该算法充分利用语音帧频点的特征信息控制spp的估计值,以此自适应地跟踪噪声变化。实验结果表明:在地空通信环境下,该方法能够准确且连续地跟踪噪声功率谱、快速响应其变化。集成到语音增强系统后,可以提高语音质量,降低残留噪声。 展开更多
关键词 噪声功率谱估计 能熵比 语音存在概率 语音增强
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基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法 被引量:3
15
作者 王娜 李杨 彭锟 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1240-1249,共10页
针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角... 针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 舵机故障诊断 特征提取 短时分析 能熵比 动态时间规整 双向长短时记忆网络
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一种改进的小波能量熵语音端点检测算法 被引量:9
16
作者 李乐 王玉英 李小霞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期268-274,共7页
语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,在低信噪比下,端点检测的准确度和鲁棒性较低。为此,提出一种小波能量熵与基音周期相结合的混合端点检测算法。该算法通过分析语音信号的小波能量和小波能量熵,构造不同语者的小波能量熵端点... 语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,在低信噪比下,端点检测的准确度和鲁棒性较低。为此,提出一种小波能量熵与基音周期相结合的混合端点检测算法。该算法通过分析语音信号的小波能量和小波能量熵,构造不同语者的小波能量熵端点检测参数,针对不同语者的发音特性运用小波能量熵和基音周期检测语音端点。实验结果表明,在不同噪声背景下,当信噪比为5 dB时,该算法的端点检测平均准确率达到84.375%,相对于小波能量和小波能量熵算法均有明显提高。 展开更多
关键词 端点检测 信噪比 小波能量熵 基音周期 性别识别
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基于VMD-MDE和ELM的柱塞泵微弱故障诊断 被引量:16
17
作者 程珩 励文艳 +3 位作者 权龙 赵立红 关澈 韩露 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期635-642,818,共9页
针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)... 针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的柱塞泵微弱故障诊断方法。首先,采集各状态的振动信号进行VMD分解,得到若干模态分量,根据各模态分量Hilbert包络谱中特征频率能量贡献率大小,提出以归一化特征能量占比(feature energy ratio,简称FER)为重构准则的变分模态分解特征能量重构法(variational mode decomposition feature-energyreconsitution,简称VMDF),对各模态分量进行信号重构;其次,计算重构信号的MDE,对各尺度散布熵进行分析,选择有效尺度散布熵作为特征向量;最后,将提取的特征向量输入ELM完成故障模式识别。柱塞泵不同程度滑靴端面磨损故障的实验结果表明,该方法不仅提高了模式识别效率,还可以更好地反映故障程度变化规律,具有较好的应用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 多尺度散布熵 极限学习机 特征能量占比 滑靴磨损 微弱故障诊断
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变分模态分解及能量熵在地心运动降噪中的应用 被引量:8
18
作者 王庆余 杜宁 +3 位作者 王莉 张小东 吴磊 熬逍 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第8期59-64,共6页
针对地心运动时间序列噪声种类复杂,随机性强,信号与噪声难以有效分离等问题,本文采用网平移法对IGS站周解进行解算,得到2012—2018年的地心运动时间序列,并提出了一种基于变分模态分解(VMD)及能量熵的地心运动时间序列降噪方法。首先,... 针对地心运动时间序列噪声种类复杂,随机性强,信号与噪声难以有效分离等问题,本文采用网平移法对IGS站周解进行解算,得到2012—2018年的地心运动时间序列,并提出了一种基于变分模态分解(VMD)及能量熵的地心运动时间序列降噪方法。首先,对各方向时间序列进行VMD分解,获得各方向高频依次到低频的时间序列分量;然后,计算每个变分模态分量的能量熵,辨识出噪声与信号的分界,并将信号分量进行重构,得到降噪后的地心运动时间序列;最后,通过与基于EMD和EEMD的降噪方法对比,从相关系数、信噪比、剩余能量百分比、方差贡献率等参数评价指标上定量说明该方法对地心运动时间序列降噪表现出更好的降噪效果。 展开更多
关键词 网平移法 降噪 变分模态分解 能量熵 信噪比
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K-VMD融合包络熵与SVM滚动轴承故障识别方法研究 被引量:15
19
作者 刘强 赵荣珍 杨泽本 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第3期92-97,121,共7页
针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性导致的故障特征难以提取和类别难以辨识问题,提出一种基于能量占比优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)并融合包络熵与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滚动轴承故障辨... 针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性导致的故障特征难以提取和类别难以辨识问题,提出一种基于能量占比优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)并融合包络熵与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滚动轴承故障辨识方法。首先,设定VMD预分解层数K的范围,对振动信号进行分解;其次,分别计算出在不同K值下对应的各模态能量和,根据各模态能量之和与原始信号的能量之间的比值,确定最佳分解层数;然后,依据峭度准则筛选出有效的模态分量,同时计算其对应的包络熵值并组成特征向量;最后,将所构建的特征向量输入SVM中进行轴承故障类别的辨识。通过对转子综合实验台所采集的滚动轴承信号进行分析,结果表明,该方法可以对滚动轴承故障进行准确地辨别,为提高故障辨识准确率提供了一种新途径。 展开更多
关键词 故障诊断 变分模态分解 能量占比 包络熵 支持向量机 峭度准则
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基于VMD-MDE的柱塞泵磨损故障诊断研究 被引量:9
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作者 曲全鹏 曲海军 张强 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第9期1202-1206,共5页
通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)来实现对故障进行分析时,存在准确性不高的问题,针对这一问题,提出了一种通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵实现的柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法。首先,对原始信号先进行了VMD分解,... 通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)来实现对故障进行分析时,存在准确性不高的问题,针对这一问题,提出了一种通过变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵实现的柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法。首先,对原始信号先进行了VMD分解,获得了能量余量;然后,设计了一种建立在特征能量占比(FER)基础上的变分模态分解特征能量重构法(VMD)和多尺度散布熵(MDE)的方法;最后,以柱塞泵故障诊断为研究对象,通过仿真分析方法,依次对柱塞泵在正常状态与滑靴端面磨损为0.1 mm、0.2 mm、0.3 mm状态下的情况进行了分析。仿真及研究结果表明:在逐渐增加时间尺度的过程中,粗粒化序列的随机性和复杂性都明显下降;故障程度增大后,形成了更加规律的变化过程;与DE、MSE和MFE相比,该方法的计算速度更快,分离效果更好;ELM相对SVM的训练时间缩短了12.5%,同时测试精度提升了17%;相对于其他方法,采用该方法诊断柱塞泵滑靴磨损故障时获得了更快的分类速率与更高的准确性,提高了故障诊断效率。 展开更多
关键词 柱塞泵 磨损振动 信号提取 变分模态分解特征能量重构法 特征能量占比 多尺度散布熵
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