【摘 要】
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提出了一种新的时间序列复杂性度量的方法——多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,简称MFE)。多尺度模糊熵是基于模糊熵而定义的。模糊熵作为样本熵的改进,是对时间序列
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51075131);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ2026);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(53110704301);教育部长江学者与创新团队发展计划资助项目(531105050037);湖南省研究生科研创新项目资助(CX2013B144)
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提出了一种新的时间序列复杂性度量的方法——多尺度模糊熵(multiscale fuzzy entropy,简称MFE)。多尺度模糊熵是基于模糊熵而定义的。模糊熵作为样本熵的改进,是对时间序列复杂性和无规则程度的度量,而多尺度模糊熵则在模糊熵的基础上引入了尺度因子,是对时间序列在不同尺度因子下复杂性的量度。与样本熵、模糊熵和分形维数等其他表征复杂性的非线性动力学方法相比,多尺度模糊熵包含更多时间模式信息。论文首先介绍了模糊熵和多尺度模糊熵的概念,并将其应用于滚动轴承振动信号复杂性的量度,由此提出了一种基于多尺度模糊熵和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。试验数据分析表明,新提出的方法能有效地提取故障特征,实现故障类型的诊断。
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