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基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究 被引量：97
1
作者 张淑清 孙国秀 +2 位作者 李亮 李新新 监雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期714-720,共7页
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量... 提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果。 展开更多
关键词 局部均值分解 模糊C均值聚类 近似熵 故障诊断
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基于熵特征的雷达辐射源信号识别 被引量：60
2
作者 张葛祥 胡来招 金炜东 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期440-445,共6页
针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征... 针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数。理论分析和实验结果表明,熵特征类内聚集性强、类间分离度大,在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率,证实了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 信号识别 近似嫡 范数嫡 雷达辐射源
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分形维数和近似熵用于度量信号复杂性的比较研究 被引量：54
3
作者 胥永刚 何正嘉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期25-27,5,共4页
本文介绍了两种度量时间序列复杂性的方法 ,一种是建立在分形理论基础上的分形维数 ,一种是最近新发展起来的度量序列复杂性的统计方法———近似熵。应用这两种方法对机械设备振动信号进行了复杂性特征的提取 ,对比研究表明 ,它们都可... 本文介绍了两种度量时间序列复杂性的方法 ,一种是建立在分形理论基础上的分形维数 ,一种是最近新发展起来的度量序列复杂性的统计方法———近似熵。应用这两种方法对机械设备振动信号进行了复杂性特征的提取 ,对比研究表明 ,它们都可以作为表征信号复杂性的一种度量 ,各具特点。但近似熵具有一定的抗噪、抗野点的能力 ,包含了更多的时间模式的信息 ,是一种值得重视的、很有应用前景的故障诊断新方法。 展开更多
关键词 分形维数 近似熵 复杂性特征 时间序列 机械设备 振动信号 故障诊断 监测
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近似熵及其在机械设备故障诊断中的应用 被引量：51
4
作者 胥永刚 李凌均 何正嘉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第6期547-551,共5页
近似熵从衡量时间序列复杂性的角度提供了一种表征信号整体特征的无量纲指标 ,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点 .本文介绍了近似熵的概念、性质及其快速算法 ,并对某汽轮机组轴瓦松动维修... 近似熵从衡量时间序列复杂性的角度提供了一种表征信号整体特征的无量纲指标 ,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点 .本文介绍了近似熵的概念、性质及其快速算法 ,并对某汽轮机组轴瓦松动维修前后不同状态下的振动信号进行了分析 ,结果表明 ,近似熵在表征信号的复杂性方面具有很强的能力 。 展开更多
关键词 近似熵 机械设备 故障诊断 应用 无量纲指标 状态监测
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基于相关分析和近似熵的管道泄漏声信号特征提取及辨识方法 被引量：52
5
作者 杨进 文玉梅 李平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期272-279,共8页
从泄漏声信号产生机理出发,分析了泄漏声信号具有"不可重复"特征的机理;由于相关函数具有分析时间序列相干结构的能力,且近似熵从统计角度区别时间过程的复杂性,提出将信号相关长度后的自相关函数序列作为特征提取对象,以该... 从泄漏声信号产生机理出发,分析了泄漏声信号具有"不可重复"特征的机理;由于相关函数具有分析时间序列相干结构的能力,且近似熵从统计角度区别时间过程的复杂性,提出将信号相关长度后的自相关函数序列作为特征提取对象,以该序列的近似熵值来量化泄漏信号"不可重复"特征,并将该值作为Elman神经网络输入,辨识泄漏发生。与管外和管内非泄漏固定噪声相辨识结果表明,泄漏发现准确率均高于其他泄漏检测方法,分别达到92.5%和82.5%。 展开更多
关键词 泄漏检测 特征提取 相关分析 近似熵 ELMAN神经网络
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近似熵算法在电力系统故障信号分析中的应用 被引量：47
6
作者 符玲 何正友 +1 位作者 麦瑞坤 钱清泉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第28期68-73,共6页
在分析近似熵算法的物理本质及其在非平稳信号序列分析中所具备的独特优势的基础上,提出将近似熵算法引入到电力系统故障信号的特征提取中,为电力系统故障信号分析找到一个能定量描述故障信号特征的有效特征参数。通过对理想电力信号的... 在分析近似熵算法的物理本质及其在非平稳信号序列分析中所具备的独特优势的基础上,提出将近似熵算法引入到电力系统故障信号的特征提取中,为电力系统故障信号分析找到一个能定量描述故障信号特征的有效特征参数。通过对理想电力信号的仿真分析数据以及近似熵与信息熵的比较,逐一验证了近似熵算法在电力信号分析中的优势。近似熵算法在小电流接地系统故障信号特征提取仿真中的应用表明,该算法能够在短数据、小幅值等不利条件下,很好地实现故障信号特征的定量提取,是表征不同故障信息的有效参数,故将其引入到电力系统故障信号的分析应用中是切实可行的,并在此基础上展望了该算法在电力系统故障诊断领域的应用前景。 展开更多
关键词 近似熵 电力系统 故障诊断 特征提取 有效特征参数
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近似熵检测气候突变的研究 被引量：46
7
作者 王启光 张增平 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期1976-1983,共8页
引入近似熵方法应用于理想时间序列,检验了该方法具有区别不同动力学结构和检测其突变的特性.然后应用于中国气象局国家气候中心740站点1960—2000年的逐日气温和降水观测资料.分析结果表明,温度和降水分布存在明显的区域分布特征,反映... 引入近似熵方法应用于理想时间序列,检验了该方法具有区别不同动力学结构和检测其突变的特性.然后应用于中国气象局国家气候中心740站点1960—2000年的逐日气温和降水观测资料.分析结果表明,温度和降水分布存在明显的区域分布特征,反映出气候系统动力学结构区域间的差异;在20世纪70年代末到80年代初各站点具有不同程度的突变现象,说明了突变时空分布的不均一性以及气候系统演化的复杂性. 展开更多
关键词 气候突变 温度 降水 近似熵 理想时间序列 检测
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心率变异分析方法的研究进展 被引量：25
8
作者 孙京霞 白延强 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期230-234,共5页
心率变异性 (HRV)是当前心电图分析的一个前沿热点。目前HRV信号的分析法主要是线性分析法 ,非线性分析法则不多。本文综述了国内外心率变异分析方法的研究进展 ,重点分析了非线性分析方法的原理和特点 ,探讨了HRV信号的分形维数。
关键词 心率变异性 分形维数 复杂度 近似熵 心电图 时域分析
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气液两相流电导波动信号复杂性测度分析及其流型表征 被引量：36
9
作者 金宁德 董芳 赵舒 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期720-729,共10页
为了考察从时间序列提取的复杂性测度与气液两相流流型变化之间的关系,本文首先讨论了三种复杂性测度(Lempel-Ziv复杂性、功率谱熵和近似熵)对周期信号、随机信号、混合随机信号和混沌信号的识别能力,然后分析了时间序列长度对复杂性计... 为了考察从时间序列提取的复杂性测度与气液两相流流型变化之间的关系,本文首先讨论了三种复杂性测度(Lempel-Ziv复杂性、功率谱熵和近似熵)对周期信号、随机信号、混合随机信号和混沌信号的识别能力,然后分析了时间序列长度对复杂性计算的影响.在此基础上,从实际测量的80种垂直上升管中气液两相流电导波动信号中提取了这三种复杂性测度,结果表明:三种复杂度对两相流流型变化是敏感的,通过对三种复杂度随两相流流动参数变化规律分析,可以得到气液两相流动力学结构反演特征,为揭示气液两相流流型转化机理提供了一种有效的辅助诊断工具. 展开更多
关键词 气液两相流 Lempel和Ziv复杂性 功率谱熵 近似熵
原文传递
基于暂态零模电流近似熵的小电流接地故障定位新方法 被引量：41
10
作者 孙波 徐丙垠 +2 位作者 孙同景 薛永端 刘世光 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2009年第20期83-87,共5页
提出一种通过计算暂态零模电流近似熵确定小电流接地故障区段的新方法。该方法以故障点两侧暂态零模电流波形差异较大为基础,分别求取沿线各检测点暂态零模电流的近似熵。健全区段两端暂态零模电流近似熵基本相同,其近似熵之比接近1;故... 提出一种通过计算暂态零模电流近似熵确定小电流接地故障区段的新方法。该方法以故障点两侧暂态零模电流波形差异较大为基础,分别求取沿线各检测点暂态零模电流的近似熵。健全区段两端暂态零模电流近似熵基本相同,其近似熵之比接近1;故障区段两端暂态零模电流近似熵差异大,其近似熵之比(数值小的与数值大的之比)最小,利用此特征可以确定故障区段。该方法数据传输量小,各检测点不需要精确时间同步。最后通过仿真和现场试验验证了该方法的正确性。 展开更多
关键词 小电流接地故障 故障定位 暂态零模电流 近似熵
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基于小波近似熵的串联电弧故障识别方法 被引量：41
11
作者 郭凤仪 李坤 +3 位作者 陈昌垦 刘艳丽 王喜利 王智勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第24期164-172,共9页
根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不... 根据UL1699标准搭建了串联电弧故障发生装置,并针对不同类型负载进行实验,获得了供电线路正常工作状态和发生电弧故障状态时的电流信号实验数据。应用小波变换对电流信号进行分解重构,通过近似熵(Ap En)算法对分解重构后各频段信号的不规则程度进行量化,得到电流信号的特征向量,并将其输入到支持向量机(SVM)。通过SVM对电流信号特征向量进行分类,完成电弧故障的检测识别。结果表明,通过小波近似熵算法得到的电弧故障特征向量能够作为诊断识别电弧故障的有效依据。 展开更多
关键词 电弧故障 近似熵 特征向量 小波分解 支持向量机
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皮层脑电时间序列的相空间重构及非线性特征量的提取 被引量：25
12
作者 谢勇 徐健学 +1 位作者 杨红军 胡三觉 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期205-214,共10页
对麻醉的SD大鼠在癫痫发作前后两种状态的皮层脑电 (ECoG)的时间序列 ,用多种有效的方法和分析技术 ,使得大量的ECoG时间序列得以正确的分析 ,并得出重要的结论 .首先利用延时坐标法重构吸引子 ;计算互信息函数 ,取互信息函数第一次达... 对麻醉的SD大鼠在癫痫发作前后两种状态的皮层脑电 (ECoG)的时间序列 ,用多种有效的方法和分析技术 ,使得大量的ECoG时间序列得以正确的分析 ,并得出重要的结论 .首先利用延时坐标法重构吸引子 ;计算互信息函数 ,取互信息函数第一次达到最小值的延时为重构延时时间 ,提出将伪邻点法和Cao法相结合的方法确定最佳嵌入维数 .然后采用非线性预报和替代数据法相结合的方法确定ECoG为混沌时间序列 ,从不同角度得出了ECoG不是低维混沌的结论 .在ECoG相空间重构的基础上 ,计算了最大Lyapunov指数 (LLE) .应用了近似熵这一标量对ECoG进行刻画 ,计算结果表明 :癫痫发作前的皮层脑电的最大Lyapunov指数和近似熵都明显地高于癫痫发作后的 ,这可能为理解癫痫发病机理 ,预报癫痫发作和治疗提供一定的思路 . 展开更多
关键词 皮层脑电 伪邻点法 最大LYAPUNOV指数 近似熵 癫痫病 非线性特征量 发病机理 治疗 相空间重构 时间序列 特征提
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局域波近似熵及其在机械故障诊断中的应用 被引量：29
13
作者 胡红英 马孝江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期38-40,45,共4页
根据信号经局域波分解后所得各基本模式分量的特性,提出了用各分量的近似熵来描述各模式分量的复杂程度,从而量化故障特征。分析结果表明:在相同故障状态下,同一模式分量有相近的近似熵,而在不同故障下,近似熵明显不同,因此近似熵可用... 根据信号经局域波分解后所得各基本模式分量的特性,提出了用各分量的近似熵来描述各模式分量的复杂程度,从而量化故障特征。分析结果表明:在相同故障状态下,同一模式分量有相近的近似熵,而在不同故障下,近似熵明显不同,因此近似熵可用于故障的特征提取。转子故障诊断结果表明了该方法的有效性和工程实用性,从而为机械状态监测与故障诊断提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 故障诊断 局域波 近似熵 特征提取
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短路过渡电弧焊电流信号的近似熵分析 被引量：33
14
作者 曹彪 吕小青 +2 位作者 曾敏 王振民 黄石生 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期1696-1705,共10页
依据近似熵的理论和算法,从非线性角度对纯CO2保护气体条件下短路过渡电弧焊的电流信号进行了近似熵分析.通过对不同的送丝速度、给定电压及气体流量下电流信号的近似熵计算和比较,表明近似熵可以作为短路过渡稳定性的评判标准.近似熵越... 依据近似熵的理论和算法,从非线性角度对纯CO2保护气体条件下短路过渡电弧焊的电流信号进行了近似熵分析.通过对不同的送丝速度、给定电压及气体流量下电流信号的近似熵计算和比较,表明近似熵可以作为短路过渡稳定性的评判标准.近似熵越大,波动越小,焊接过程就越稳定. 展开更多
关键词 非线性 近似熵 短路过渡 稳定性
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基于近似熵的突变检测新方法 被引量：32
15
作者 何文平 何涛 +2 位作者 成海英 张文 吴琼 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期813-821,共9页
近似熵是一个有效的非线性动力学指数,能够用于表征时间序列的复杂性,通过滑动窗口技术,近似熵对于一维时间序列的动力学结构突变具有一定的识别能力,但其突变检测结果依赖于子序列长度的选择,且不能准确定位突变点.鉴于此,本文提出了... 近似熵是一个有效的非线性动力学指数,能够用于表征时间序列的复杂性,通过滑动窗口技术,近似熵对于一维时间序列的动力学结构突变具有一定的识别能力,但其突变检测结果依赖于子序列长度的选择,且不能准确定位突变点.鉴于此,本文提出了一种新的突变检测方法——滑动移除近似熵.测试结果表明,滑动移除近似熵具有检测结果稳定性好、准确性高等特点,明显优于滑动近似熵和Mann-Kendall方法,其在实际观测资料中的应用进一步证实了新方法的可靠性. 展开更多
关键词 近似熵 滑动移除近似熵 突变检测
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基于小波包近似熵和SVM的圆柱滚子轴承诊断 被引量：34
16
作者 李学军 何能胜 +1 位作者 何宽芳 何雷 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1031-1036,1196-1197,共6页
为了解决特种车辆变速箱圆柱滚子轴承由于振动信号的非线性、非平稳特征较为微弱,提取的特征量数值不明显且现实中难以获得大量含丰富特征的典型故障样本而难以对其进行准确诊断的问题,应用小波包近似熵和支持向量机对特种车辆变速箱圆... 为了解决特种车辆变速箱圆柱滚子轴承由于振动信号的非线性、非平稳特征较为微弱,提取的特征量数值不明显且现实中难以获得大量含丰富特征的典型故障样本而难以对其进行准确诊断的问题,应用小波包近似熵和支持向量机对特种车辆变速箱圆柱滚子轴承进行诊断。首先,在自行搭建的模拟实验台上采集某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承正常、外圈磨损、滚动体故障、点蚀和压痕4种典型状态的振动信号;然后,分别提取4种典型状态振动信号的小波包近似熵值作为支持向量机的输入,根据支持向量机的输出结果来确定圆柱滚子轴承是否发生故障和故障类型。结果表明,该方法能有效对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的典型状态进行诊断,为其他相似变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断提供一种参考途径,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 圆柱滚子轴承 小波包 近似熵 支持向量机 故障诊断
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基于样本熵的睡眠脑电分期 被引量：26
17
作者 和卫星 陈晓平 邵珺婷 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2009年第5期501-504,共4页
运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表... 运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表明,由清醒期到非快速眼动的Ⅳ期过程中,其样本熵值呈规律性逐渐变小,与该库中专家评定的结果相符.这说明经过小波消噪和样本熵处理的脑电信号能准确地反映睡眠各期的变化特征,比用近似熵表征睡眠分期更准确、运算速度更快,完全适用于非平稳随机信号的处理. 展开更多
关键词 睡眠分期 样本熵 脑电信号 小波变换 近似熵
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基于EMD近似熵和SVM的电力线路故障类型识别 被引量：25
18
作者 祝志慧 孙云莲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期81-84,共4页
提出了一种基于经验模式分解(EMD)的近似熵和支持向量机(SVM)的电力故障类型识别的新方法。利用EMD良好的局域化特性和近似熵来量化故障特征,再与SVM结合进行故障类型识别。首先,对故障线路的三相电压信号进行EMD分解得到若干个能反映... 提出了一种基于经验模式分解(EMD)的近似熵和支持向量机(SVM)的电力故障类型识别的新方法。利用EMD良好的局域化特性和近似熵来量化故障特征,再与SVM结合进行故障类型识别。首先,对故障线路的三相电压信号进行EMD分解得到若干个能反映故障信息的本征模式分量(IMF);其次,选取三相电压的前4个IMF的近似熵值作为信号的特征向量,最后将构造的特征向量输入到SVM分类器进行故障类型识别。仿真表明,该方法能有效地提取故障特征,不同的故障类型,其三相近似熵变化明显不同,同一种故障类型,在不同故障位置、过渡电阻和初始相角情况下,其三相近似熵变化规律相似;与传统的BP网络相比,SVM网络具有训练样本少、训练时间短、识别率高的特点。 展开更多
关键词 经验模式分解 近似熵 支持向量机
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一种改进脑电特征提取算法及其在情感识别中的应用 被引量：25
19
作者 李昕 蔡二娟 +2 位作者 田彦秀 孙小棋 范梦頔 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期510-517,528,共9页
音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,... 音乐诱发下的情感状态评估结果可为辅助音乐治疗提供理论支持与帮助。情感状态评估的关键是情感脑电的特征提取,故本文针对情感脑电特征提取算法的性能优化问题开展研究。采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP,提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据,基于小波分解重构δ、θ、α、β四种节律波;在分析比较小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数三种脑电特征情感识别效果的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)融合小波特征、近似熵和Hurst指数的脑电特征提取算法。本算法保留累积贡献率大于85%的主成分,并选择特征根差异较大的特征参数,基于支持向量机实现情感状态评估。结果表明,使用单一小波特征(小波系数能量和小波熵)、近似熵和Hurst指数特征量,情感识别的正确率均值分别是73.15%、50.00%和45.54%,而改进算法识别准确率均值在85%左右。基于改进算法情感识别的分类准确率比传统方法至少能提升12%,可为情感脑电特征提取以及辅助音乐治疗提供帮助。 展开更多
关键词 音乐情绪 小波变换 近似熵 HURST指数 主成分分析 特征融合
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基于EEMD近似熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：25
20
作者 蒋文君 胡晓 +2 位作者 张培 邓盛名 肖志怀 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期18-27,共10页
对于水电机组非平稳非线性振动信号特征提取方法的研究近年来一直是水电机组故障诊断领域研究热点,特征提取的有效性直接关系到故障诊断的准确性。本文提出基于集合经验模态分解(EEMD)和近似熵的水电机组振动信号特征提取方法,将信号经E... 对于水电机组非平稳非线性振动信号特征提取方法的研究近年来一直是水电机组故障诊断领域研究热点,特征提取的有效性直接关系到故障诊断的准确性。本文提出基于集合经验模态分解(EEMD)和近似熵的水电机组振动信号特征提取方法,将信号经EEMD分解后筛选得到的本征模态分量(IMF)近似熵特征值输入概率神经网络(PNN)进行模式识别。采用经验模态分解(EMD)和近似熵特征提取方法进行对比实验。识别结果表明:采用EEMD和近似熵的特征提取方法,能有效区分机组不同的运行状态,可为实际工程应用提供理论依据。 展开更多
关键词 水电机组振动信号 集合经验模态分解 近似熵 特征提取 概率神经网络
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