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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
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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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一种自适应的机械振动信号变分模态分析方法
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作者 黎会鹏 徐波 黄璞 《电子测量技术》 北大核心 2025年第8期116-125,共10页
针对变分模态分解算法在处理多分量、非平稳机械振动信号时,性能受模态数量、二次惩罚参数及更新步长等关键因素严重影响的问题,提出了一种基于二叉树机制的自适应变分模态分解算法。以待分解信号的加权精细多尺度反向散布熵作为二次惩... 针对变分模态分解算法在处理多分量、非平稳机械振动信号时,性能受模态数量、二次惩罚参数及更新步长等关键因素严重影响的问题,提出了一种基于二叉树机制的自适应变分模态分解算法。以待分解信号的加权精细多尺度反向散布熵作为二次惩罚参数设定的依据,通过信号噪声程度调节算法更新步长,借助二分法机制持续将原始信号进行分解。不断优化二次惩罚参数与更新步长,将所得到分量之间的最小二乘互信息和重构误差构成作为分解完成评价指标,并对特征相似度较高的模态进行合并。算法综合考虑了模态提取性能所受内嵌参数的共同影响。通过仿真数据及实测机械振动信号验证,所提算法复杂度低,可有效缓解频带相近模态之间的混叠问题,完全自适应地提取振动信号特征模态。 展开更多
关键词 振动信号 变分模态分解 二叉树机制 最小二乘互信息 加权精细多尺度反向散布熵
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A comparative study of four nonlinear dynamic methods and their applications in classification of ship-radiated noise 被引量:1
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作者 Yu-xing Li Shang-bin Jiao +2 位作者 Bo Geng Qing Zhang You-min Zhang 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第2期183-193,共11页
Refined composite multi-scale dispersion entropy(RCMDE),as a new and effective nonlinear dynamic method,has been applied in the field of medical diagnosis and fault diagnosis.In this paper,we first introduce RCMDE int... Refined composite multi-scale dispersion entropy(RCMDE),as a new and effective nonlinear dynamic method,has been applied in the field of medical diagnosis and fault diagnosis.In this paper,we first introduce RCMDE into the field of underwater acoustic signal processing for complexity feature extraction of ship radiated noise,and then propose a novel classification method for ship-radiated noise based on RCMDE and k-nearest neighbor(KNN),termed RCMDE-KNN.The results of a comparative experiment show that the proposed RCMDE-KNN classification method can effectively extract the complexity features of ship-radiated noise,and has better classification performance under one and two scales than the other three classification methods based on multi-scale permutation entropy(MPE)and KNN,multi-scale weighted-permutation entropy(MW-PE)and KNN,and multi-scale dispersion entropy(MDE)and KNN,termed MPE-KNN,MW-PE-KNN,and MDE-KNN.It is proved that the RCMDE-KNN classification method for ship-radiated noise is feasible and effective,and can obtain a very high recognition rate. 展开更多
关键词 Nonlinear dynamic refined composite multi-scale dispersion entropy(RCMDE) multi-scale dispersion entropy(MDE) multi-scale weighted-permutation entropy (MW-PE) multi-scale permutation entropy(MPE) Classification of ship-radiated noise
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