关联维数

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关联维数在空调系统能耗分析中的应用
《制冷技术》2015年第4期75-75,共1页祝用华 杜志敏 
国家自然科学基金项目（＊＊＊＊＊）
提出了利用关联维数对空调系统进行能耗分析，介绍了分形理论的原理和算法，对某大楼的实验结果分析表明关联维数在空调系统能耗分析上的应用是可行的。
关键词：分形理论 关联维数 能耗分析 
基于非线性动力学的振幅整合新生儿脑电图分析被引量：4
《生物医学工程学杂志》2009年第6期1201-1205,共5页王绍宾 王一抗 王志中 施亿赟 邵肖梅 
振幅整合脑电图(Amplitude integrated electroencephalogram,aEEG)即脑功能检测(Cerebral function monitor,CFM)是一种无创的脑功能检测技术,对新生儿脑损伤早期诊断及预后评价具有很好的准确性。如今,医生主要是依据振幅整合脑电图...
关键词：振幅整合脑电图 惊厥 关联维数 李雅谱诺夫指数 近似熵 
基于经验模式分解与关联维数的柴油机故障诊断被引量：1
《船海工程》2009年第3期95-98,共4页陆金铭 王醇涛 陈永杰 马捷 
提出一种基于经验模式分解与关联维数的柴油机故障诊断方法。对3110型柴油机几种故障工况及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解经验模式分解方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,结合G-P算法对主IMF分量...
关键词：柴油机 故障诊断 经验模式分解EMD 关联维数 G-P算法 
求解关联维数的快速算法研究被引量：9
《电子学报》2002年第10期1526-1529,共4页周越 杨杰 
国家自然科学基金 (No 30 1 70 2 74;50 1 740 38)
针对关联维数计算速度慢、耗时多和运算效率低的缺陷 ,本文从算法和结构两个方面研究了关联维数的快速求解方法 ,提出了区间阈值累加法和区间维值累加法 .这两种算法通过对 [1×mmax]·[1×rmax]表格的批处理填写以达到减少重复运算和...
关键词：关联维数 维值区间累加法 阈值区间累加法 混沌分形信号处理 
关联维数在旋转机械支承系统状态监测中的应用被引量：4
《上海交通大学学报》2002年第9期1377-1380,共4页滕丽娜 陈兆能 佟德纯 童剑飞 
提出用关联维数来定量描述旋转机械支承系统的工作状态 ,进而对系统进行故障诊断 .文中首先采用迭代奇异值降噪算法对转子支承系统不同状态下的信号进行降噪处理 ,然后计算了信号的关联维数 .分析结果表明 ,系统不同运行状况对应的关联...
关键词：旋转机械支承系统 状态监测 关联维数 支座松动 轴瓦间隙过大 故障诊断 分型维数 
关联维数在设备状态监测中的应用研究被引量：14
《振动工程学报》2002年第4期399-403,共5页滕丽娜 刘天雄 佟德纯 陈兆能 
提出用关联维数来定量描述机械设备的工作状态 ,进而对设备进行故障诊断。同时研究了噪声对关联维数计算结果的影响 ,并提出用采样迭代奇异值降噪算法对原始数据进行降噪处理。文中以 ZYB80 A型复合气泵为例 ,计算了气泵在不同工作状态...
关键词：状态监测 故障诊断 关联维数 分形理论 机械设备 
自回归谱的分形特性在状态监测中的应用研究
《振动．测试与诊断》2002年第1期61-66,共6页刘天雄 华宏星 陈兆能 朱继梅 
研究了机械设备在工作状态下噪声信号自回归谱的分形特性 ,提出可以用关联维数描述设备的工作状态特征 ,进而对工况进行识别。实验表明 ,机械设备在相同的工作状态下 ,噪声信号的自回归谱有相近的关联维数 ,而在不相同状态下则有明显不...
关键词：状态监测 自回归谱 分形几何 关联维数 机械设备 噪声信号 特征提取 
基于分形几何状态监测方法的应用研究被引量：10
《机械工程学报》2001年第5期100-104,共5页刘天雄 华宏星 李中付 陈兆能 朱继梅 
国家自然科学基金资助项目! (19972 0 16 )
根据二进小波变换原理 ,分析了机械设备噪声信号某一特征尺度下的时域信号分量的分形特性 ,提出可以用分形关联维数描述设备的工作特征 ,进而对状态进行监测。试验表明 ,相同工作状态下 ,某一特征尺度下的时域信号分量有相近的关联维数 ...
关键词：状态监测 小波变换 分形几何 关联维数 故障诊断 机械设备 
AR模型和分形几何在设备状态监测中的应用研究被引量：27
《机械强度》2001年第1期61-65,共5页刘天雄 郑明刚 陈兆能 朱继梅 华宏星 
状态特征指标对机械的状态监测和故障诊断具有重要意义。本文提出应用机械设备工作状态下噪声信号自回归模型的关联维数来描述设备在不同工作状态下的特征 ,进而实现对状态的监测、识别和分类。文中通过实验证明 ,设备在相同工作状态下 ...
关键词：状态监测 AR模型 分形几何 关联维数 机械设备 
深圳成份股指数收益率序列的分形维被引量：7
《预测》2000年第6期50-51,共2页高红兵 潘瑾 陈宏民 
本文利用 G- P算法计算了深圳成份股指数的分形维为 3.8。而这就是证券市场运行系统的混沌吸引子的维数。因此 ,虽然证券市场的运行是千变万化的 ,决定其变化的因素很多 ,但是本质因素只有 4个。
关键词：深圳成份股指数 收益率序列 关联维数 
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