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旋转机械振动信号基于EMD的希尔伯特变换和小波变换时频分析比较 被引量：184
1
作者 杨世锡 胡劲松 +1 位作者 吴昭同 严拱标 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期102-107,共6页
基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转... 基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和基于小波变换(Wavelet Transformation,WT)的时频分析在时域、时频域和频域进行了比较研究,研究结果说明,旋转机械振动信号基于EMD的HT时频分析方法比基于WT的有效。 展开更多
关键词 旋转机械 振动信号 经验模态分解 EMD 希尔伯特变换 小波变换 故障诊断
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振动信号处理方法综述 被引量：222
2
作者 李舜酩 郭海东 李殿荣 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1907-1915,共9页
振动信号处理方法一直以来是研究的热点,对设备振动监测和故障诊断都至关重要。近年来,振动信号的处理方法得到了快速发展,但仍需不断改进和完善。对近年来的文献进行了分类总结,分别对传统方法中的幅值域分析法、傅里叶变换、相关分析... 振动信号处理方法一直以来是研究的热点,对设备振动监测和故障诊断都至关重要。近年来,振动信号的处理方法得到了快速发展,但仍需不断改进和完善。对近年来的文献进行了分类总结,分别对传统方法中的幅值域分析法、傅里叶变换、相关分析和现代方法中的Wigner-Ville分布、谱分析、小波分析、盲源分离、Hilbert-Huang变换及高阶统计量分析的发展、特点以及应用进行了概述和对比分析,最后作出了总结与展望。 展开更多
关键词 振动信号 处理方法 传统方法 现代方法
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基于一维卷积神经网络的滚动轴承自适应故障诊断算法 被引量：218
3
作者 曲建岭 余路 +2 位作者 袁涛 田沿平 高峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期134-143,共10页
现有的滚动轴承故障诊断算法依赖于人工特征提取和专家知识,然而滚动轴承复杂多变的工作环境使得传统的智能故障诊断算法缺乏自适应性。针对此问题,提出了基于＂端到端＂的自适应一维卷积神经网络（ACNN-FD）故障诊断算法。首先,将各类... 现有的滚动轴承故障诊断算法依赖于人工特征提取和专家知识,然而滚动轴承复杂多变的工作环境使得传统的智能故障诊断算法缺乏自适应性。针对此问题,提出了基于＂端到端＂的自适应一维卷积神经网络（ACNN-FD）故障诊断算法。首先,将各类故障状态的原始振动信号进行有重叠分段预处理用于构建训练样本和测试样本;然后,将每个训练样本以某一尺度的＂时间步＂进行划分作为所建立的一维卷积神经网络模型的输入,利用深度网络结构实现对原始振动信号特征的自适应层级化提取;最后在输出端利用Softmax分类器输出诊断结果。通过轴承数据库实验表明算法能够实现高达99%以上的故障识别准确率,同时在不同负载下良好的泛化性能,具备实际应用的可行性。 展开更多
关键词 一维卷积神经网络 智能故障诊断 深度学习 振动信号 自适应特征提取
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基于经验模态分解的高压断路器机械故障诊断方法 被引量：135
4
作者 黄建 胡晓光 巩玉楠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期108-113,共6页
分析高压断路器机械振动信号的特性,提出一种以改进的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的诊断高压断路器机械故障的方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先利用... 分析高压断路器机械振动信号的特性,提出一种以改进的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的诊断高压断路器机械故障的方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先利用经验模态分解方法将高压断路器的振动信号分解成一些相互独立的内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用正常状态标准信号所得各固有内禀模态函数包络信号的等能量分段方式,实现对待测状态信号各IMF包络的时间轴分段,计算各待测信号IMF包络的能量熵向量,以此构造的经验模态分解能量熵向量作为支持向量机的输入向量。采用"次序二叉树"向量机分类,利用梯度法和交叉检验优化支持向量机模型参数。实验结果表明,该方法诊断高压断路器机械故障能取得良好的效果。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 能量熵 支持向量机 故障诊断
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一种新的小波自适应阈值函数振动信号去噪算法 被引量：104
5
作者 李红延 周云龙 +2 位作者 田峰 李松 孙天宝 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2200-2206,共7页
小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一... 小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 振动信号 阈值函数 小波去噪 风机
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振动法在线监测变压器绕组及铁心状况 被引量：76
6
作者 程锦 李延沐 +2 位作者 汲胜昌 李彦明 郝韩兵 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期43-45,48,共4页
在振动法在线监测运行中的变压器时,分析不同时刻、不同位置所测振动信号,提出了根据当前与历史数据的差异来判断变压器绕组及铁心状况的原则。研究表明,振动法简单实用,可提前发现变压器绕组及铁心压紧松动等潜伏性故障,具有良好的应... 在振动法在线监测运行中的变压器时,分析不同时刻、不同位置所测振动信号,提出了根据当前与历史数据的差异来判断变压器绕组及铁心状况的原则。研究表明,振动法简单实用,可提前发现变压器绕组及铁心压紧松动等潜伏性故障,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 变压器 振动信号 在线监测
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基于因子分析和支持向量机算法的高压断路器机械故障诊断方法 被引量：77
7
作者 程序 关永刚 +1 位作者 张文鹏 唐诚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期209-215,共7页
高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Op... 高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Optimization,PSO)后可对断路器的不同状态进行分类。本文对断路器机械故障进行了模拟试验,结果表明,因子分析和支持向量机算法适于诊断高压断路器的机械状态。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 故障诊断 因子分析 支持向量机
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大型旋转机械非平稳振动信号的EEMD降噪方法 被引量：67
8
作者 曹冲锋 杨世锡 杨将新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期33-38,共6页
针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利... 针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利用正态分布白噪声在经验模式分解中具有的二进尺度分解特性,可以有效抑制常规经验模式分解降噪算法处理非平稳振动信号时产生的模式混叠现象。通过仿真计算和转子启动过程试验振动信号对新降噪方法、经验模式分解降噪方法及小波降噪方法的性能进行了比较测试,结果表明,在非平稳机械振动信号降噪方面,新降噪方法具有更高的信噪比,不仅能够消除高斯噪声,而且能够有效降低脉冲干扰,提取出反映信号实际物理意义的振动固有模式。 展开更多
关键词 降噪 旋转机械 启动过程 振动信号 集成经验模式分解
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基于CNN-SVM的深度卷积神经网络轴承故障识别研究 被引量：70
9
作者 胡晓依 荆云建 +1 位作者 宋志坤 侯银庆 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第18期173-178,共6页
针对传统智能诊断方法过分依赖于信号处理和专家经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合SVM分类器搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型。从原始实测轴承振动信号出发... 针对传统智能诊断方法过分依赖于信号处理和专家经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合SVM分类器搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型。从原始实测轴承振动信号出发,模型逐层学习实现特征提取与故障识别,引入批量归一化、Dropout处理并改进模型分类器来提升轴承故障识别准确率、模型收敛速度和泛化能力。实验结果表明,优化后的深度学习模型可快速准确地提取轴承故障特征,针对不同类型、不同损伤程度的轴承可实现99%的识别准确率,并且模型有较强的泛化能力和强化学习能力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 支持向量机 振动信号 故障识别
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负载电流法在基于振动信号分析法监测变压器铁心状况中的应用 被引量：68
10
作者 汲胜昌 李彦明 傅晨钊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期154-158,共5页
振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,不仅能够检测出故障绕组,还能检测铁心的状况,对其进行充分的研究有良好的应用前景。文中提出了一种不空载运行变压器取得变压器铁心振动信号基频成分的负载电流法。模拟变压器实际运... 振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,不仅能够检测出故障绕组,还能检测铁心的状况,对其进行充分的研究有良好的应用前景。文中提出了一种不空载运行变压器取得变压器铁心振动信号基频成分的负载电流法。模拟变压器实际运行时的情况,测量了不同负载电流及空载情况下变压器本体的振动加速度信号。通过拟合的负载电流与振动加速度信号基频成分的关系曲线,得到了负载电流为零时变压器振动信号基频成分的幅值,这个值与空载情况测得的振动信号基频成分相当,说明了利用这种方法可以提取出变压器铁心振动信号的基频成分。文中最后利用负载电流法对于铁心故障进行了监测,并与小波包分析法进行比较,结果证明了这种方法可初步判定铁心的状况。 展开更多
关键词 电力变压器 铁心 振动信号分析法 负载电流法 绕组 监测
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结合经验模态分解能量总量法的断路器振动信号特征向量提取 被引量：69
11
作者 孙一航 武建文 +1 位作者 廉世军 张路明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期228-236,共9页
为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经... 为了检测出断路器的机械结构故障类型,本文分析了断路器机械振动信号的特性,提出基于经验模态分解(EMD)能量总量法与支持向量机(SVM)理论相结合的中压断路器振动信号的特征向量提取和故障分类的分析方法。首先将断路器的振动信号进行经验模态分解,得到所需要的内禀模态函数(IMF),通过离散采样点求能量总量的方法求出包含主要故障特征信息的各个内禀模态函数分量的能量总量。利用IMF分量能量总量作为特征向量,并以此作为支持向量机输入,将测试样本信号的故障特征向量输入训练好的SVM,并对SVM及核函数参数进行遗传算法优化,采用"二叉树分类"支持向量机分类机制进行故障分类。经实验分析该方法能很好地识别出振动信号的差别及故障类型。 展开更多
关键词 断路器 振动信号 经验模态分解 能量法 故障诊断 SVM
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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：53
12
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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基于卷积神经网络的异步电机故障诊断 被引量：61
13
作者 王丽华 谢阳阳 +2 位作者 周子贤 张永宏 赵晓平 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1208-1215,共8页
由于电机内部结构的复杂性,使得其故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系;目前用于异步电机故障诊断的方法都是人工手动提取特征,这需要大量的先验知识、丰富的信号处理理论和实际经验作为支撑,诊断效率不高;同时用于模式识别时... 由于电机内部结构的复杂性,使得其故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系;目前用于异步电机故障诊断的方法都是人工手动提取特征,这需要大量的先验知识、丰富的信号处理理论和实际经验作为支撑,诊断效率不高;同时用于模式识别时的样本量过少,会导致网络过拟合等问题。针对以上问题,提出了基于短时傅里叶变换(short-time fourier transform,简称STFT)和卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的电机故障诊断方法。该方法以单一振动信号为监测信号,使用STFT将故障信号转换成时频谱图,构建大量不同故障样本,以确保样本多样性,提高网络鲁棒性。将预处理后的样本作为CNN的输入,有监督地调整网络参数,以实现准确的电机故障诊断。将所提出的STFT+CNN算法分别与传统的电机故障诊断方法及堆叠降噪自编码进行比较分析。试验结果表明,该方法能够更有效地进行电机故障诊断。 展开更多
关键词 电机 振动信号 短时傅里叶变换 卷积神经网络
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基于混沌理论和K-means聚类的有载分接开关机械状态监测 被引量：58
14
作者 周翔 王丰华 +2 位作者 傅坚 林嘉杨 金之俭 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1541-1548,共8页
变压器有载分接开关的可靠性对保障电力系统的安全稳定运行意义重大。考虑到有载分接开关操作过程中的振动信号与其机械性能密切相关,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过计算嵌入维数和延迟时间,对实测到的振动信号进行了相空间重构... 变压器有载分接开关的可靠性对保障电力系统的安全稳定运行意义重大。考虑到有载分接开关操作过程中的振动信号与其机械性能密切相关,从振动信号的混沌动力学特性出发,通过计算嵌入维数和延迟时间,对实测到的振动信号进行了相空间重构。根据振动信号的相空间分布特性,使用K-means聚类分析方法对重构后的振动信号模式进行识别,据此对有载分接开关的机械性能进行监测。现场实测数据的计算结果表明:使用改进Wolf法计算得到的最大李雅普诺夫指数为正,进一步证实了有载分接开关切换过程中振动信号的混沌特性,基于K-means聚类分析法得到的簇中心位移矢量的变化可清晰地识别出有载分接开关的故障隐患。研究结果为从混沌动力学角度监测有载分接开关的运行状态提供了理论依据。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 最大李雅普诺夫指数 有载分接开关 相空间重构 振动信号
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基于振动原理的GIS隔离开关触头接触状态检测技术 被引量：56
15
作者 刘媛 杨景刚 +3 位作者 贾勇勇 宋思齐 吴邦 李军浩 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1591-1599,共9页
机械性缺陷是导致气体绝缘金属封闭开关(GIS)设备故障的主要原因之一,然而目前还未见现场可用的GIS机械故障检测装置及机械缺陷评估方法。为此,首先对GIS机械振动机理及检测方法进行了研究,采用振动加速度传感器作为传感器件,研制了GIS... 机械性缺陷是导致气体绝缘金属封闭开关(GIS)设备故障的主要原因之一,然而目前还未见现场可用的GIS机械故障检测装置及机械缺陷评估方法。为此,首先对GIS机械振动机理及检测方法进行了研究,采用振动加速度传感器作为传感器件,研制了GIS振动信号检测装置;在此基础上,在实验室搭建了550 kV GIS机械振动检测实验平台,构建了GIS隔离开关触头接触不良缺陷,并辅以回路电阻测试仪量化触头的接触状态,采用自主研发的振动信号检测装置对不同接触程度的GIS进行振动检测;最后对异常振动信号特征量提取方法及触头接触状态评估技术进行了研究。研究结果表明:正常运行时,GIS外壳存在频率为100 Hz的机械振动信号,且水平方向的振动幅值稍大于竖直方向;隔离开关触头接触不良时,振动信号频域谱(FDS)在50 Hz与200 Hz频率点出现明显的振动信号,可将100 Hz频率对应的幅值作为基频幅值,50 Hz和200 Hz频率点处的幅值与基频幅值的比值k50和k200作为特征量,表征隔离开关的接触状态。当k200>0.2且0.1<k50<0.3时,可认为离开关触头接触不良;当k200>0.5且k50>0.2时,可认为触头存在严重机械缺陷。 展开更多
关键词 振动信号 机械缺陷 GIS隔离开关 接触状态 幅频特性 振动检测装置
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牵引变电站直流断路器机械状态监测与故障诊断研究 被引量：56
16
作者 王竞 夏加富 +1 位作者 刘晓晖 祝唯 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期33-40,共8页
直流断路器作为电力系统控制和保护的最重要的开关设备之一,其可靠运行关系着电力系统的安全稳定性。直流断路器在分合闸时的振动信号能直接反映断路器的机械状态,因此选取直流断路器的机械振动信号作为研究对象。首先研究了振动传感器... 直流断路器作为电力系统控制和保护的最重要的开关设备之一,其可靠运行关系着电力系统的安全稳定性。直流断路器在分合闸时的振动信号能直接反映断路器的机械状态,因此选取直流断路器的机械振动信号作为研究对象。首先研究了振动传感器选型对振动信号采集的影响并确定了传感器型号,接着研究了振动信号预处理和提取振动信号特征量的方法,最后模拟了几种常见故障并用Elman神经网络对模拟故障进行诊断。处理结果表明,用小波包分解和Elman神经网络实现了直流断路器机械状态监测和诊断。 展开更多
关键词 直流断路器 机械特性 振动信号 故障诊断
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基于采煤机滚筒截割振动特性的煤岩识别方法 被引量：52
17
作者 刘俊利 赵豪杰 李长有 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2013年第10期93-95,116,共4页
分析煤岩界面识别技术发展的现状,提出一种利用采煤机滚筒截割振动信号来进行煤岩界面辅助识别的方法。对采煤机的滚筒进行受力分析,建立摇臂截割振动模型,通过理论分析验证该方法的可行性;设计采煤机模拟截割振动测试试验装置,并利用... 分析煤岩界面识别技术发展的现状,提出一种利用采煤机滚筒截割振动信号来进行煤岩界面辅助识别的方法。对采煤机的滚筒进行受力分析,建立摇臂截割振动模型,通过理论分析验证该方法的可行性;设计采煤机模拟截割振动测试试验装置,并利用该装置截割2种不同性质材料,验证振动信号应用于煤岩识别的可行性;理论分析及试验结果表明振动信号可以应用于煤岩界面的辅助识别,并通过对试验结果分析给出试验与实际工况可能存在的差异,提出一种改进的建议。 展开更多
关键词 煤岩识别 采煤机 振动信号 振动模型
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基于小波包变换和奇异值分解的柴油机振动信号特征提取研究 被引量：48
18
作者 李国宾 关德林 李廷举 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期149-152,共4页
为通过振动信号识别柴油机的工作状态,提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量,定义了振动信号特征参数,并探讨了特征参数与柴油机运行状态之间的内在... 为通过振动信号识别柴油机的工作状态,提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量,定义了振动信号特征参数,并探讨了特征参数与柴油机运行状态之间的内在联系。结果表明:特征参数能够敏感地反映柴油机工作性能的变化。随着柴油机工作性能的恶化,振动强度的增加,特征参数变大。特征参数可作为柴油机状态监测和故障诊断的特征量。 展开更多
关键词 振动信号 柴油机 小波包变换 奇异值分解 特征参数
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机械故障诊断的信号处理方法:频域分析 被引量：50
19
作者 王金福 李富才 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第1期173-180,共8页
频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法,其种类繁多且各具特点。因而,对工程实际情况要釆用合理的频域分析方法就十分困难。由此,针对多种的故障类型,根据机械设备关键设备构件的振动特性,为实现机械设备多类... 频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法,其种类繁多且各具特点。因而,对工程实际情况要釆用合理的频域分析方法就十分困难。由此,针对多种的故障类型,根据机械设备关键设备构件的振动特性,为实现机械设备多类不同的故障诊断,在分析和比较了不同的信号处理和特征釆取相应的算法的基础上,再釆用合适的频域分析方法;就能有效地确保诊断分析的精度和可能性。 展开更多
关键词 振动与波 机械故障诊断 振动信号 特征提取 频域分析
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排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用 被引量：49
20
作者 冯辅周 饶国强 +1 位作者 司爱威 吴广平 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期221-224,共4页
排列熵算法具有计算简单、实时性高、能较好地反映时间序列数据微小的变化,已成为一种检测复杂系统动力学突变的有力工具。首先阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号的排列熵计算结果,说明了时间序列排列熵对信号突变的检测效果,最... 排列熵算法具有计算简单、实时性高、能较好地反映时间序列数据微小的变化,已成为一种检测复杂系统动力学突变的有力工具。首先阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号的排列熵计算结果,说明了时间序列排列熵对信号突变的检测效果,最后以某型坦克变速箱振动信号为例,通过提取振动信号的峰峰值特征,形成新的时间序列数据用于排列熵的计算,结果表明排列熵值的变化能够有效反映信号的突变时刻。 展开更多
关键词 故障诊断 排列熵 突变检测 振动信号
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