期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进CEEMDAN-熵方法的管道泄漏工况识别 被引量：8
1
作者 李传宪 逯雯雯 +3 位作者 石亚男 杜世聪 郑琬郁 李鹏宇 《石油化工高等学校学报》 CAS 2020年第1期88-96,共9页
负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法(改进的CEEMDAN)对负压波信号进行预处理,将管道上下游... 负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法(改进的CEEMDAN)对负压波信号进行预处理,将管道上下游压力传感器测得的负压波信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF),并根据双通道传感器的相关系数原则筛选有效IMF分量,提出基于熵的特征向量,计算有效IMF分量的能量熵、峭度熵以及排列熵,并输入支持向量机(SVM)对不同工况进行分类。通过现场数据验证,改进的CEEMDAN-熵方法可以有效提高输油管道泄漏检测的准确性,具有一定的现场应用价值。 展开更多
关键词 CEEMDAN 相关系数 能量熵 峭度熵 排列熵 SVM
下载PDF
基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究 被引量：1
2
作者 刘鹭航 张强 +5 位作者 王虹 李刚 吴昊 王志鹏 郭宝柱 张激扬 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期97-104,共8页
动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征... 动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量。引入分层极限学习机,对结构和编码方法进行优化后用于轴承故障的识别。最后,将提出的方法用于实际故障的诊断,并通过与传统ELM方法比较,得出提出的方法在动量轮轴承故障诊断中具有更高的诊断精度,达到98.5%。 展开更多
关键词 故障诊断 动量轮轴承 变分模态分解 峭度熵 分层极限学习机
下载PDF
PSO优化的最大峭度熵反褶积齿轮箱故障诊断 被引量：13
3
作者 尚雪梅 徐远纲 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期64-72,共9页
考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度... 考虑到最小熵反褶积只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更加有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
下载PDF
最大鞘度熵反褶积的齿轮箱故障诊断
4
作者 白国庆 武昭晖 郝宁 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第5期257-263,共7页
考虑到最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(Maximum Kurtosis Entropy Deconvolution,MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。... 考虑到最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(Maximum Kurtosis Entropy Deconvolution,MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法(Local Particle Swarm Optimization Algorithm,LPSO)的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更叫有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
下载PDF
基于LPSO最大峭度熵反褶积的齿轮箱故障诊断 被引量：2
5
作者 鹿洪荣 隋文涛 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第10期117-121,共5页
考虑到最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution, MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(maximum kurtosis entropy deconvolution, MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断... 考虑到最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution, MED)只对单一的异常振动信号很敏感,而且,滤波器的长度需要人工调控,提出了一种最大峭度熵反褶积(maximum kurtosis entropy deconvolution, MKSED)方法,并将其应用于轴承故障诊断。考虑峭度熵具有突出连续冲击振荡的优点,选择峭度熵作为反褶积的目标函数。同时,利用峭度熵作为改进的局部粒子群优化算法(local particle swarm optimization algorithm, LPSO)的适应度函数,利用局部粒子群优化滤波器长度,使最大峭度熵反褶积在解卷积时自适应地调整滤波器长度,从而能够准确地提取出连续的脉冲信号。实验分析结果验证了该方法能够更叫有效的提取连续脉冲信号的能力,提升了故障诊断的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 粒子群优化算法 最大峭度熵反褶积 信号提取 故障诊断
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部