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基于多尺度排列熵的液压泵故障识别 被引量：30
1
作者 王余奎 李洪儒 叶鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期518-523,共6页
将排列熵引入液压泵的故障识别中,分析了排列熵作为液压泵故障特征指标的性能;采用互信息法和伪近邻法优选排列熵计算中的延迟时间和嵌入维数,基于优选参数得到了能够更好区分液压泵故障的排列熵。针对单尺度排列熵只能在单个尺度上衡... 将排列熵引入液压泵的故障识别中,分析了排列熵作为液压泵故障特征指标的性能;采用互信息法和伪近邻法优选排列熵计算中的延迟时间和嵌入维数,基于优选参数得到了能够更好区分液压泵故障的排列熵。针对单尺度排列熵只能在单个尺度上衡量振动信号复杂度的不足,在对多尺度排列熵进行研究的基础上提出了一种综合多尺度排列熵熵值和排列熵变化趋势的指标——多尺度排列熵偏均值,对液压泵实测信号的分析结果验证了该指标作为液压泵故障特征的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多尺度排列熵 偏均值 液压泵 故障特征
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基于CEEMDAN多尺度排列熵和SO-RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断 被引量：10
2
作者 李瑞 范玉刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期127-135,共9页
高压隔膜泵单向阀受负载、摩擦和冲击等因素的影响,运行产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,为了从振动信号中提取设备的非线性动力学特征,将多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)引入高压隔膜泵单向阀故障诊断研... 高压隔膜泵单向阀受负载、摩擦和冲击等因素的影响,运行产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,为了从振动信号中提取设备的非线性动力学特征,将多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)引入高压隔膜泵单向阀故障诊断研究。提取振动信号多尺度排列熵特征,用于建立结构优化正则化极限学习机(structure optimization regularized extreme learning machine, SO-RELM)故障诊断模型,模型利用K-means优化RELM结构,提高模型识别精确度及稳定性。首先采用自适应噪声完备经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)将高压隔膜泵单向阀振动信号自适应分解为多个固有模态分量(intrinsic mode function, IMF),以相关系数为指标,优选包含故障特征信息丰富的分量;然后,计算IMFs的多尺度排列熵值,提取信号的非线性动力学特征;最后,基于多尺度排列熵,建立基于SO-RELM的故障诊断模型。试验结果表明,CEEMDAN多尺度排列熵能够准确表征高压隔膜泵单向阀运行状态的非线性动力学特征,基于CEEMDAN多尺度排列熵建立的SO-RELM故障模型,能够有效识别高压隔膜泵单向阀工况类型,准确率达98.89%。 展开更多
关键词 自适应噪声完备经验模态分解 排列熵 结构优化正则化极限学习机 故障诊断
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EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法 被引量：8
3
作者 鲁铁定 谢建雄 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第2期111-115,220,共6页
针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指... 针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 展开更多
关键词 经验模态分解 多尺度排列熵 GPS高程时间序列 阈值降噪
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基于改进小波阈值—CEEMDAN的变压器局部放电超声波信号白噪声抑制方法 被引量：1
4
作者 周晶 罗日成 黄军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期163-171,共9页
为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEE... 为了有效去除变压器局部放电超声信号中的白噪声干扰,提高后续局部放电模式识别及定位的准确性,提出了一种基于改进小波阈值和自适应噪声完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的变压器局部放电超声波信号去噪方法。首先,通过对放电信号进行CEEMDAN分解得到一系列由高频到低频的本征模函数IMF(intrinsic mode function);然后,利用多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)算法计算各阶IMF分量的排列熵PE(permutation entropy),根据各IMF的排列熵值确定信号的去噪阈值与有效阈值。对高于去噪阈值的IMF分量采用改进小波阈值法进行去噪处理,对低于有效阈值的IMF分量视为基线漂移进行剔除。最后,通过重构去噪分量与剩余分量来获得去噪后的超声波信号。仿真和实验结果均表明,文中所提出的去噪算法大大提高了信号的信噪比,并保留了原始超声波信号中的有效信息,对提高后续利用超声波信号进行局部放电模式识别及定位的精确性具有重要意义。 展开更多
关键词 局部放电 超声波信号去噪 改进小波阈值 多尺度排列熵 CEEMDAN
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基于自适应VMD-MPE算法的矿山爆破地震波信号降噪方法研究 被引量：6
5
作者 彭亚雄 刘广进 +2 位作者 苏莹 陈春晖 刘运思 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期135-141,共7页
实测矿山爆破地震波信号含有大量高频噪声,一定程度上掩盖了真实信号特征,不利于爆破有害效应分析。为了有效降低实测信号的噪声成分,提出了基于自适应VMD-MPE算法的矿山爆破地震波信号降噪方法。将原信号进行变分模态分解(intrinsic mo... 实测矿山爆破地震波信号含有大量高频噪声,一定程度上掩盖了真实信号特征,不利于爆破有害效应分析。为了有效降低实测信号的噪声成分,提出了基于自适应VMD-MPE算法的矿山爆破地震波信号降噪方法。将原信号进行变分模态分解(intrinsic mode function,VMD)获得本征模态函数(variational mode decomposition,IMF),利用能量差参数ξ自适应确定模态数K,对IMF分量进行多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,MPE)的随机性检测,准确区分出真实IMF和噪声IMF,去除原信号中的噪声IMF以达到降噪目的。对3组实测矿山爆破地震波信号进行降噪处理,结果表明该模型能够较好地去除高频噪声,保留了信号真实成分;其降噪效果均优于EEMD-MPE、CEEMDAN-MPE算法,验证了自适应VMD-MPE降噪方法的有效性。 展开更多
关键词 矿山爆破 地震波信号 自适应VMD算法 多尺度排列熵
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基于ICEEMDAN-MPE和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断方法
6
作者 许浩飞 潘存治 《国防交通工程与技术》 2024年第1期33-37,96,共6页
针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation... 针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation Entropy,MPE)和灰狼算法优化支持向量机(Grey Wolf Optimization Algorithm-Support Vector Machine,GWO-SVM)结合的故障诊断方法。首先将轴承信号进行ICEEMDAN分解,然后选取其中相关性较大的IMF(Intrinsic Mode Function)分量计算多尺度排列熵构成特征集合,最后通过GWO-SVM算法进行故障状态识别。通过滚动轴承数据集和不同算法的对比实验,验证了ICEEMDAN-MPE-GWO-SVM方法的有效性,表明该方法可以准确且快速的诊断滚动轴承的故障情况。 展开更多
关键词 滚动轴承 改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN) 多尺度排列熵(mpe) 支持向量机(SVM) 灰狼算法(GWO) 故障诊断
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基于ICEEMDAN-MPE-RF和SVM的齿轮箱特征提取与故障诊断 被引量：2
7
作者 丁晓锋 张宇华 《机车电传动》 北大核心 2023年第1期42-50,共9页
针对齿轮箱非平稳振动信号特征提取难、特征向量冗余度高和故障识别率低的问题,提出基于改进的自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、多尺度排列熵... 针对齿轮箱非平稳振动信号特征提取难、特征向量冗余度高和故障识别率低的问题,提出基于改进的自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)、随机森林(Random forest,RF)特征重要性排序和支持向量机(Support vector machine,SVM)的齿轮箱特征提取与故障诊断方法。首先,通过ICEEMDAN将各种故障状态的齿轮振动信号分解为一系列不同频率分布的本征模态分量(Intrinsic mode functions,IMF);然后,计算各阶IMF的MPE值获得非平稳信号时频分布下的非线性动力学特征;最后,通过RF算法评估特征重要性,选择高重要性敏感特征组成最优特征子集输入SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法特征提取和表征能力强,在不同工况下的平均识别率可达99.79%,在多工况和小样本数据集上比其他方法更具稳健性。 展开更多
关键词 齿轮箱 改进的自适应噪声完备集成经验模态分解 多尺度排列熵 随机森林 支持向量机 特征提取 故障诊断
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基于VMD_MPE和FCM聚类的变转速工况下转子不平衡故障诊断方法 被引量：4
8
作者 钟志贤 马李奕 +2 位作者 蔡忠侯 段一戬 陈金华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期290-298,共9页
旋转机械在变转速工况下转子不平衡故障诊断问题一直是故障诊断领域的难点,为解决该问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)和模糊C均值(fuzzy C means... 旋转机械在变转速工况下转子不平衡故障诊断问题一直是故障诊断领域的难点,为解决该问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)和模糊C均值(fuzzy C means,FCM)聚类结合的故障诊断方法(VMD_MPE-FCM)。首先,用VMD对转子的振动信号进行处理,得到若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后,根据转子不平衡故障时一倍频(1×)处振幅剧烈增加的现象,从VMD得到的各IMF频谱图中筛选出最能表征转子不平衡故障特征的IMF;进而采用MPE法对筛选出的IMF进行量化;最后,将量化所得值作为特征向量输入FCM,得到各转速工况下的标准聚类中心,采用择近原则,运用模糊贴近算法计算出待识别数据与标准聚类中心的贴近度,从而实现变转速工况下转子不平衡的故障识别。在转子试验台上采用VMD_MPE-FCM法进行了变转速工况下转子不平衡故障诊断试验,试验结果表明:该方法是有效的,可以准确、高效地提取出转子故障特征,能够很好地识别出不同转速工况下转子的不平衡故障。 展开更多
关键词 变转速工况 转子不平衡故障 变分模态分解(VMD) 多尺度排列熵(mpe) 模糊C均值(FCM) 故障诊断
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熵值法对某矿用自卸车驾驶室振动的分析与优化
9
作者 周新涛 崔亚辉 马娜 《中国工程机械学报》 北大核心 2019年第6期554-560,共7页
以某矿用自卸车驾驶室振动为例,采用试验测试法对该车进行矿区试验,测得了驾驶室内各测点的实测数据.将实测数据进行奇异值分解(SVD),得出了特征信号的奇异值和奇异值差分谱的相空间,并以此重构出降噪后的振动信号.采用多尺度排列熵(MPE... 以某矿用自卸车驾驶室振动为例,采用试验测试法对该车进行矿区试验,测得了驾驶室内各测点的实测数据.将实测数据进行奇异值分解(SVD),得出了特征信号的奇异值和奇异值差分谱的相空间,并以此重构出降噪后的振动信号.采用多尺度排列熵(MPE)法将该信号进行熵值计算,算出测点处在3个坐标方向上的振动规律.并对特征信号进行频响分析,获得了振动频率与人体敏感频段重叠.在此基础上,对驾驶室悬置系统的振动性能进行优化,其优化后的悬置系统能有效避开人体最敏感的频段,其效果满足了设计要求. 展开更多
关键词 矿用自卸车 驾驶室 奇异值 多尺度排列熵(mpe) 振动 优化
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多尺度排列熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：99
10
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第19期2641-2646,共6页
引入多尺度排列熵(MPE)的概念,用来检测振动信号不同尺度下的动力学突变行为,并将其应用于机械故障诊断中滚动轴承故障特征的提取,结合支持向量机(SVM),提出了一种基于MPE和SVM的滚动轴承故障诊断方法,将新提出的滚动轴承故障诊断方法... 引入多尺度排列熵(MPE)的概念,用来检测振动信号不同尺度下的动力学突变行为,并将其应用于机械故障诊断中滚动轴承故障特征的提取,结合支持向量机(SVM),提出了一种基于MPE和SVM的滚动轴承故障诊断方法,将新提出的滚动轴承故障诊断方法应用于实验数据分析,并通过与BP神经网络对比,结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障类型的诊断。 展开更多
关键词 排列熵 多尺度排列熵 滚动轴承 故障诊断 支持向量机
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