【摘 要】
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多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)随着尺度因子的增加得到的粗粒化序列长度越来越短,造成时间序列信息的严重损失。为此,提出了时移多尺度排列熵(Time-shifted multi-scale permutation entropy,TSMPE)。首先,采用仿真信号分别对TSMPE与MPE做仿真对比分析,结果表明,TSMPE对原始振动信号的长度依赖性较小,得到的熵值更加稳定。进一步地,提出了一种基于TSMPE与极限学习机的滚动轴承故障检测与诊断方法,将其应用
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0805100),国家自然科学基金项目(51975004),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019053,KJ2019092),高校优秀中青年骨干人才国外访学研修重点项目(gxgwfx2018018)。
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多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)随着尺度因子的增加得到的粗粒化序列长度越来越短,造成时间序列信息的严重损失。为此,提出了时移多尺度排列熵(Time-shifted multi-scale permutation entropy,TSMPE)。首先,采用仿真信号分别对TSMPE与MPE做仿真对比分析,结果表明,TSMPE对原始振动信号的长度依赖性较小,得到的熵值更加稳定。进一步地,提出了一种基于TSMPE与极限学习机的滚动轴承故障检测与诊断方法,将其应用
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