【摘 要】
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基于样本熵定义的多尺度熵在量化复杂信号时存在较大偏差，且其采用的粗粒化方法无法有效分析振动信号的高频成分，故障信息的利用程度较低。为解决此问题，提出一种新的振动信号不规则度量化方法——改进层次基本尺度熵（MHBSE）方案。MHBSE通过对时间序列进行层次符号化处理，不仅能够克服样本熵对复杂信号分析不足的缺陷，而且能够充分利用振动信号高频分量中的信息提高特征质量。鉴于MHBSE所具有的优异性能，提出
【机 构】
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毕节市工业和信息化局大数据产业发展中心
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基于样本熵定义的多尺度熵在量化复杂信号时存在较大偏差，且其采用的粗粒化方法无法有效分析振动信号的高频成分，故障信息的利用程度较低。为解决此问题，提出一种新的振动信号不规则度量化方法——改进层次基本尺度熵（MHBSE）方案。MHBSE通过对时间序列进行层次符号化处理，不仅能够克服样本熵对复杂信号分析不足的缺陷，而且能够充分利用振动信号高频分量中的信息提高特征质量。鉴于MHBSE所具有的优异性能，提出一种新的液压泵健康状况检测方法。利用采集的液压泵振动实验数据对该方法进行有效性检验，实验结果证明，提出方法能够充分提取液压泵振动信号中的故障信息，且所提取的特征能够很好地表征液压泵的不同状态，最终故障识别率达到100%。
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