【摘 要】
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提出了一种新的衡量时间序列复杂度的方法——多尺度局部最大样本熵（Multiscale Local-maximum Sample Entropy,简称MLSE）,与多尺度熵相比,MLSE抑制了振动信号中的噪声和干扰成
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275524）
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提出了一种新的衡量时间序列复杂度的方法——多尺度局部最大样本熵（Multiscale Local-maximum Sample Entropy,简称MLSE）,与多尺度熵相比,MLSE抑制了振动信号中的噪声和干扰成分,同时又提高了每个时间尺度上样本熵的计算精度。将液压泵不同状态下的MLSE作为特征向量,利用可拓理论进行故障模型识别,并将其与另外两种方法进行对比,结果表明该方法故障识别准确率最高、耗时最短,验证了该方法的优越性。
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