基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型

1

作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页

针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多

关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机

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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型

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作者 桂芳 李健 刘磊 《机电工程》 北大核心 2025年第1期62-71,共10页

采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速... 采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 改进精细复合多元多尺度反向散布熵 概率神经网络 多通道信号 哈里斯鹰优化器

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基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法 被引量：5

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作者 陆春元 焦洪宇 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期952-959,共8页

离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音... 离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音和振动信号,并将声音和振动信号进行了融合,以充分利用不同类型信号中所蕴含的损伤特征信息;随后,针对多元多尺度散布熵(MMDE)不稳定的缺陷,对MMDE的粗粒化处理进行了优化,提出了改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)的复杂性测量指标;接着,利用IRCMMDE对声振融合信号进行了损伤特征提取,构建了各个损伤状态下的特征矩阵;最后,利用灰狼算法优化的支持向量机分类器,对各个损伤状态下的特征矩阵进行了识别,得到了最终的离心泵损伤检测结论。研究结果表明:采用基于声振信号融合的离心泵损伤检测方法,其最高可达到99.2%的故障识别准确率,相比于基于MMDE和RCMMDE的损伤检测方法,其能够更准确地识别出离心泵的损伤;该方法还能有效缓解单一信号检测时的不确定性,并且在多次实验验证下,其仍具有很高的检测精度。 展开更多

关键词 声振信号融合 离心泵损伤检测 改进精细复合多元多尺度散布熵 灰狼算法 支持向量机

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基于NRFMD-RCMFDE-NRSVM的隔离开关故障诊断方法

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作者 申张亮 陈旖旎 +3 位作者 李浩民 卫一诚 葛轩豪 马宏忠 《电机与控制应用》 2025年第3期272-283,共12页

【目的】高压隔离开关在户外运行时工作环境恶劣,易受到外力、自然老化和高温潮湿等因素的影响而发生一系列故障,影响电网的健康正常运行。针对隔离开关的机械故障诊断,本文提出了一种基于牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化特征模态分解(FMD... 【目的】高压隔离开关在户外运行时工作环境恶劣,易受到外力、自然老化和高温潮湿等因素的影响而发生一系列故障,影响电网的健康正常运行。针对隔离开关的机械故障诊断,本文提出了一种基于牛顿拉夫逊优化算法(NRBO)优化特征模态分解(FMD)和支持向量机(SVM)的隔离开关故障诊断方法。【方法】首先,利用NRBO优化FMD的三个参数,得到最优的参数组合,用基于NRBO优化的FMD(NRFMD)对试验采集到的隔离开关振动信号进行分解处理,得到最优本征模态分量;其次,使用精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)对本征模态分量进行特征提取,得到一个高维的特征矩阵;最后,通过核主成分分析对高维特征矩阵进行降维处理,并输入基于NRBO优化的SVM(NRSVM)模型对隔离开关的故障进行诊断。【结果】对于某220 kV隔离开关进行故障模拟试验,采集四种工况下的隔离开关振动信号,将本文所提故障诊断方法与其他常用诊断方法进行对比。试验结果表明,在不同的机械故障情况下,本文方法对隔离开关的故障分类精度可达到98.33%,具有较高的识别精度,识别准确率高于其他常用算法。【结论】本文使用的NRFMD可以忽略机械信号的周期性和脉冲性,具有较好的鲁棒性;RCMFDE可以更好地提取模态分量的特征。综上所述,本文提出的NRFMD-RCMFDE-NRSVM算法对隔离开关故障诊断具有良好的适用性,为后续针对隔离开关故障的研究提供新的思路。 展开更多

关键词 牛顿-拉夫逊优化算法 特征模态分解 精细复合多尺度波动散布熵 隔离开关 故障诊断

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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：2

5

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SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：2

7

作者 王潞红 邹平吉 《机电工程》 北大核心 2024年第1期11-21,共11页

针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精... 针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。 展开更多

关键词 改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别

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基于RCMDE和GWO-LSSVM的抗蛇行减振器故障诊断

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作者 岑潮宇 代亮成 +1 位作者 池茂儒 赵明花 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期199-205,共7页

针对高速列车抗蛇行减振器故障振动信号具有非线性、非平稳特征以及特征信号提取相对困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的故障诊断方法。利用CEEMDAN方法分... 针对高速列车抗蛇行减振器故障振动信号具有非线性、非平稳特征以及特征信号提取相对困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的故障诊断方法。利用CEEMDAN方法分解车辆的振动信号,得到振动信号的各模态分量(IMF),并计算IMF各分量的精细复合多尺度散布熵(RCMDE),组成每个样本下的特征向量,最后输入到利用灰狼优化算法(GWO)对LSSVM的惩罚系数和核函数参数迭代寻优以获得最优分类效果的LSSVM中进行故障诊断。试验结果表明:通过提取CEEMDAN各模态分量IMF的精细复合多尺度散布熵作为特征输入到GWO-LSSVM中具有很好的诊断效果,实现了抗蛇行减振器故障的有效判别,验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 灰狼优化 最小二乘支持向量机

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基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法 被引量：15

9

作者 张学军 景鹏 +1 位作者 何涛 孙知信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2469-2475,共7页

癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,... 癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵和精细复合多尺度模糊熵两个特征并利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到94.24%,95.58%和90.64%,ROC曲线下面积达0.978. 展开更多

关键词 癫痫脑电 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 精细复合多尺度模糊熵 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：18

10

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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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：25

11

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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FDM和RCMDE结合的特征提取与故障诊断 被引量：11

12

作者 左红艳 刘晓波 洪连环 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期539-546,624,共9页

为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;... 为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;其次,计算振动信号的精细复合多尺度散布熵;最后,应用双阶自适应小波聚类方法对特征空间实现故障分类与识别。应用航空发动机转子试验器采集的样本验证表明,上述方法提取的特征值准确且波动小,同种故障类型的特征值集中,不同故障类型之间差异大,有利于提高多种故障类型混合的诊断精度。 展开更多

关键词 傅里叶分解 精细复合多尺度散布熵 双阶自适应小波聚类 故障诊断

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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

13

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：3

14

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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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

15

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：68

16

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 多尺度样本熵 精细复合多尺度散布熵 滚动轴承 故障诊断

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基于弹性变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法 被引量：4

17

作者 景鹏 张学军 孙知信 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期363-370,共8页

癫痫脑电信号分类对于癫痫诊治具有重要意义.为了实现病灶性与非病灶性癫痫脑电信号的分类,本文利用弹性网回归重构变分模态分解算法,提出弹性变分模态分解算法并将其应用到所提癫痫脑电信号分类方法中.该方法先将原信号分割成多个子信... 癫痫脑电信号分类对于癫痫诊治具有重要意义.为了实现病灶性与非病灶性癫痫脑电信号的分类,本文利用弹性网回归重构变分模态分解算法,提出弹性变分模态分解算法并将其应用到所提癫痫脑电信号分类方法中.该方法先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行弹性变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵作为特征,最后利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到92.54%,93.22%和91.86%. 展开更多

关键词 弹性变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 癫痫脑电

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基于RCMDE和PNN的传动箱轴承故障诊断 被引量：2

18

作者 刘尚坤 范壮壮 +2 位作者 孔德刚 王家忠 李珊珊 《农机化研究》 北大核心 2023年第7期244-248,共5页

针对玉米收获机传动箱滚动轴承运行状态识别问题,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和概率神经网络(PNN)的故障识别新方法。首先,对拾取的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量;然后,将特征向量输入PNN分类器进行训练和测试;最... 针对玉米收获机传动箱滚动轴承运行状态识别问题,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和概率神经网络(PNN)的故障识别新方法。首先,对拾取的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量;然后,将特征向量输入PNN分类器进行训练和测试;最终识别出轴承故障状态和程度。传动箱轴承试验数据分析结果表明:文中方法能有效识别出轴承的不同故障状态及损伤程度,故障识别率达到99.29%,与多尺度样本熵(MSE)相比识别率更高,对农机轴承的故障诊断具有一定应用价值。 展开更多

关键词 收获机传动箱轴承 精细复合多尺度散布熵 概率神经网络 故障识别

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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

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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RCMDE和GA-SVM的矿用滚动轴承故障诊断 被引量：8

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作者 赵国社 黄丹璐 赵鑫 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2021年第10期221-223,共3页

针对传统特征进行矿用轴承故障诊断时可靠性、准确性低的问题,提出了基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和支持向量机(SVM)的矿用滚动轴承故障诊断方法。针对难以选取合适的SVM参数问题,使用遗传算法(GA)确定SVM参数最优值。经实验验证,... 针对传统特征进行矿用轴承故障诊断时可靠性、准确性低的问题,提出了基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和支持向量机(SVM)的矿用滚动轴承故障诊断方法。针对难以选取合适的SVM参数问题,使用遗传算法(GA)确定SVM参数最优值。经实验验证,本文方法能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,有效识别滚动轴承故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 精细复合多尺度散布熵 遗传算法 支持向量机 故障诊断

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