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基于IMSE和参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法
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作者 王敏娟 贾茜 +1 位作者 汪友明 丁文柯 《西安邮电大学学报》 2024年第4期111-118,共8页
针对滚动轴承振动信号特征提取难和故障诊断精度低的问题,提出一种基于改进的多尺度样本熵(Improved Multiscale Sample Entropy,IMSE)和参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法先利... 针对滚动轴承振动信号特征提取难和故障诊断精度低的问题,提出一种基于改进的多尺度样本熵(Improved Multiscale Sample Entropy,IMSE)和参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法先利用IMSE对原始时间序列进行平滑粗粒化,并用每个序列的最大值代替平均值表示粗粒化序列的信息,避免多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy,MSE)中存在的数据丢失问题。结合尺度谱与求和模糊熵优化VMD参数,得到最优模态分量并筛选重构信号,将重构信号的IMSE值作为特征向量输入支持向量机进行故障诊断。实验结果表明,所提方法获得了更精确的故障信号特征且提高了故障诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承故障诊断 变分模态分解 尺度谱 求和模糊熵 多尺度样本熵
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湖泊水质富营养化评价的多准则神经网络法 被引量：7
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作者 胡明星 郭玲香 郭达志 《上海环境科学》 CAS CSCD 1998年第4期14-16,共3页
提出了基于误差平方和准则与模糊熵准则下的多准则神经网络湖泊水质营养化评价模型,并将其应用于我国五大湖泊水质营养化的评价。结果表明,多准则神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观和广泛的通用性。
关键词 湖泊 富营养化 多准则神经网络 水质评价
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