散布

作品数：696被引量：1385H指数：16
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基于小波包散布熵-mRMR特征选取与HHO-KELM的轴承故障诊断方法被引量：2
《噪声与振动控制》2023年第5期154-160,共7页宋明瑞 郭佑民 刘运航 郭啸 
针对3层小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)忽略了1和2层分解信号以及核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)参数选择困难的问题,提出一种基于小波包散布熵-mRMR特征选取与HHO-KELM的轴承故障诊断方法。该方...
关键词：故障诊断 滚动轴承 小波包散布熵 最大相关最小冗余 特征选取 核极限学习机 
基于VMD-IMDE-PNN的滚动轴承故障诊断方法被引量：8
《噪声与振动控制》2022年第5期96-101,133,共7页刘备 蔡剑华 彭梓齐 
国家自然科学基金资助项目(U2031112);湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30469);湖南省教育厅科学研究基金资助项目(20B405);博士科研启动基金资助项目(E07021011)。
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、改进粗粒化多尺度散布熵(Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network...
关键词：故障诊断 变分模态分解 改进粗粒化多尺度散布熵 概率神经网络 滚动轴承 
基于改进EWT-精细复合多尺度散布熵和GG聚类的球磨机负荷识别方法被引量：5
《噪声与振动控制》2020年第6期52-58,66,共8页罗小燕 郁慧 方正沛 陈晟 
国家自然科学基金资助项目(51464017);江西省重点研发计划资助项目(20181ACE50034)。
针对球磨机振动信号具有非线性、非平稳性特点所导致的负荷状态难以识别问题,提出一种基于改进经验小波变换(EWT)、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和GG聚类的球磨机负荷识别方法。首先,在EWT的基础上,引入滑动频率窗的思想,提出自适应频率...
关键词：振动与波 负荷识别 精细合法多尺度散布熵 GG聚类 经验小波变换 相关系数 
复合多尺度散布熵在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：14
《噪声与振动控制》2018年第A02期653-656,共4页郑近德 李从志 潘海洋 
国家自然科学基金资助项目(51505002);国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805103);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A080)
为了提取滚动轴承的非线性故障特征,将复合多尺度散布熵应用于滚动轴承故障特征提取,提出1种基于复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,并将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析。通过与多尺度散布熵和多尺度熵进行对比...
关键词：振动与波 多尺度熵 复合多尺度散布熵 滚动轴承 故障诊断 
基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法被引量：25
《噪声与振动控制》2018年第5期173-179,共7页李从志 郑近德 潘海洋 刘庆运 
国家自然科学基金资助项目(51505002);国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805103);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2015A080)
针对滚动轴承振动信号的非平稳、非线性特性,将一种新的衡量时间序列复杂性和不规则程度指标——散布熵(dispersion entropy,DE)引入到滚动轴承非线性故障特征提取,提出一种基于经验模态分解与DE相结合的自适应多尺度散布熵滚动轴承故...
关键词：振动与波 经验模态分解 多尺度 散布熵 滚动轴承 故障诊断 
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