多尺度散布熵相关论文
针对滚动轴承故障特征提取和识别困难等问题，提出一种基于改进多尺度散布熵与自适应支持向量机的滚动轴承故障诊断新模型。精细时移......
滚动轴承被誉为旋转机械的“关节”部件之一,在现代工业设备中应用广泛。然而轴承在工作中常处于重载、高速等恶劣工况,一旦发生故......
滚动轴承作为旋转机械设备中广泛使用的核心零部件之一,其运行状态直接关系到整个机械设备能否正常运行及完成预定的功能。由于滚......
针对高压断路器状态监测及早期故障诊断问题,提出了一种基于改进多尺度散布熵和优化随机森林模型的工况识别方法。首先,在传统多尺......
为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊......
针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)......
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针对目前局部放电信号识别率低的问题,研究一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度散布熵(MDE)的特征提取方法。将信号经VMD分解得到模......
随着社会的进步和科学技术的快速发展,现代化生产越来越离不开各式各样的旋转机械,齿轮和滚动轴承作为旋转机械中的关键部件,直接......
