作者:邹剑晖; 敖银辉 期刊:《组合机床与自动化加工技术》 2019年第11期
针对滚动轴承故障信号一般为非线性、非平稳信号的特点,以及故障频率难以提取的问题,提出了基于补充集合经验模态分解(CEEMD)和小波核极限学习机(WKELM)的滚动轴承故障诊断方法。针对轴承运行中的振动测试信号,首先利用CEEMD对原始信号进行分解,得到若干个特征分量(IMF),利用相关系数法筛选和重构IMF分量,求解各分量的多尺度熵(MSE)。经过对重构信号的包络谱分析可以证明相关特征可反映原信号的故障频率,然后将多尺度熵作为特征向...
作者:陈泽龙; 张少涵; 张振昌; 林少炜; 陈自谦 期刊:《医疗卫生装备》 2019年第12期
目的:设计一套基于Android平台的精神疲劳检测系统,实时检测、监测被测对象的精神疲劳状态。方法:遵循准确性、易用性、便携性原则,利用脑电信号多尺度熵结合长短期记忆(long-short term memory,LSTM)人工神经网络模型,通过MindWave系列单通道脑电信号采集设备,设计并实现包括移动端和服务器端两大部分的精神疲劳检测系统。其中移动端采用Android Studio作为开发工具,通过Java编程语言进行设计;服务器端采用Eclipse作为开发工具,在...
作者:闻芳; 庞姣; 李小俚; 康健楠 期刊:《中国生物医学工程学报》 2019年第05期
作者:郝永梅; 杜璋昊; 杨文斌; 邢志祥; 蒋军成; 岳云飞 期刊:《中国安全科学学报》 2019年第08期
为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方...
作者:董红生; 刘青; 马殷元; 李慧玲 期刊:《航天医学与医学工程》 2019年第05期
作者:樊新海; 石文雷; 张传清 期刊: 2018年第06期
针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号...
作者:徐耀松; 张原 期刊:《电子测量与仪器学报》 2019年第06期
针对输电线路短路电流信号特征提取的问题,提出一种改进的变分模态分解(VMD)-多尺度熵(MSE)输电线路故障特征提取方法。首先,采用果蝇优化算法确定变分模态分解算法分量的个数和惩罚参数,以保证分解效果达到最佳;然后分别采用VMD和经验模式(EMD)的分解方法将输电线路4种典型短路故障(Ag,ABg,AB,ABC)的电流信号分解成若干个本征模态分量(IMF);最后利用MSE计算4种短路电流信号经VMD和EMD分解后的各IMF的多尺度熵值,将其组成特征向量,...
作者:张静; 周小安; 赵宇 期刊:《智能计算机与应用》 2019年第01期
DNA序列的相似性分析已成为当前生物信息学科中的研究热点,对分析算法的需求也逐步增加,基于样本熵的DNA序列相似性分析方法存在一定的效率问题。本文提出了一种基于多尺度熵的分析方法,以7种病毒DNA序列作为实验研究的对象,采用整数法将其分别表示为时间序列,而后通过对比多个时间尺度下序列之间样本熵互值大小来显示序列之间的相关性,并与原有的样本熵算法的分析结果进行比较。实验表明,本文提出多尺度熵分析方法是切实可行的。
作者:郑近德; 代俊习; 朱小龙; 潘海洋; 潘紫微 期刊:《噪声与振动控制》 2018年第01期
多尺度熵是一种有效的衡量时间序列复杂性的方法.为了克服多尺度熵粗粒化过程遗漏特征信息的问题, 提出了一种基于三次样条插值时间序列的插值多尺度熵算法.该方法首先通过三次样条插值时间序列代替原粗粒化过程, 再计算各个尺度下的样本熵.通过分析仿真信号将提出的方法与原多尺度熵方法进行对比, 结果表明了方法的有效性和优越性.在此基础上, 提出一种基于插值多尺度熵与模糊C一均值的滚动轴承故障诊断方法.最后, 将提出的故障诊...
作者:郑近德; 李从志; 潘海洋 期刊:《噪声与振动控制》 2018年第A02期
为了提取滚动轴承的非线性故障特征,将复合多尺度散布熵应用于滚动轴承故障特征提取,提出1种基于复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法,并将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析。通过与多尺度散布熵和多尺度熵进行对比,结果表明:论文提出的故障诊断方法不仅能够准确地诊断滚动轴承的故障类型和程度,而且识别率优于所对比的方法。
作者:万书亭; 豆龙江; 刘荣海; 张轩 期刊:《振动测试与诊断》 2018年第04期
提出了一种以经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)和多尺度熵相结合的高压断路器振动信号的特征向量提取和故障诊断的分析方法。首先,将高压断路器的振动信号进行经验小波变换,得到内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),选择相关系数较大的IMF进行重构;其次,提取重构信号的多尺度熵作为表征断路器状态的特征向量,采用归一化的方法对特征向量进行预处理并以此作为支持向量机(support vector machine,...
作者:闫俊泉; 李东明; 孙学锋; 徐才 期刊:《国外电子测量技术》 2019年第01期
通过变分模态分解方法(VMD)可以直接得到轴承故障的特征频率参数,但是该参数需要事先对轴承的物理结构及其转速等信息有一定了解才能判定故障类型,不能直接反映轴承的工作状态。多尺度熵的均偏差值参数可以很好地直接表征轴承的运行状态。该实验在利用VMD分解的基础上,将多尺度熵的均偏差值作为轴承的故障特征参数,通过利用改进粒子群算法优化后的BP神经网络算法,实现了轴承的正常运行、内圈裂纹、外圈裂纹、滚轴故障4种状态的有效...
作者:张昉; 赵书良; 武永亮 期刊:《计算机科学》 2019年第04期
多尺度挖掘在图形图像、地理信息、信号分析、数据挖掘等领域已有应用,多尺度数据挖掘在关联规则、聚类、分类挖掘领域也有相关研究与应用,但对如何对数据集进行普适性的多尺度划分以及如何构建多尺度数据集仍未展开研究,已有相关研究缺乏深度.文中从多尺度数据挖掘任务入手,定义了尺度概念,并给出了多尺度化数据集模型,以及基准尺度评分模型;依据概率密度估计的离散化方法提出了多尺度划分算法,扩展了可划分尺度的数据类型,划分结...
作者:许全盛; 李世明; 季淑梅; 翟佳丽 期刊:《天津体育学院学报》 2017年第04期
目的:探讨通过表面肌电(sEMG)信号的多尺度熵分析评估运动负荷变化时肌肉动态疲劳等级的可行性。方法:10名男性大学生完成从50~200+W的1~5级功率自行车递增负荷蹬车试验,每级负荷运动采集最后5 s的股直肌、股内侧肌和股外侧肌的sEMG信号进行多尺度熵计算,根据样本熵随尺度1~30的变化曲线获得平均多尺度熵指标用于评价肌肉疲劳。结果:sEMG信号的多尺度熵曲线随负荷递增而整体下移,其中负荷1与负荷2、负荷4与负荷5的多尺度熵接...
作者:熊黠; 刘作华; 谷德银; 邱发成; 王靓; 陶长元; 王运东 期刊:《化工学报》 2019年第05期
传统粉煤灰提铝工艺中酸浸搅拌槽均采用刚性搅拌桨。因刚性桨卷吸能力有限,导致固体颗粒易沉槽、流体混沌混合效率低。提出刚柔组合桨强化酸浸搅拌槽中固液混沌混合行为。实验基于固含率为30%的粉煤灰-自来水体系,研究了刚柔组合酸浸搅拌槽内混沌混合特性及能量耗散规律。采用扭矩传感器采集扭矩时间序列信号,借助Matlab软件编译计算混合过程中最大Lyapunov指数和多尺度熵等混沌特性参数,以单位体积功耗表征搅拌反应器的功率特性。...
针对潜油电泵特征提取及状态判别问题,提出一种基于冗余第二代小波包变换、多尺度熵和概率神经网络的诊断方法. 首先, 利用冗余第二代小波包对拾取的信号样本进行处理, 得到相应的子带信号分量, 继而计算所得子带信号分量的多尺度熵值, 并构造能够表征电泵状态的特征向量, 最终将特征向量输入到概率神经网络中实现潜油电泵故障的自动识别.实测数据分析结果表明, 所述方法能够有效对潜油电泵的工作状态进行识别, 具有一定工程应用价...
作者:刘雪峰; 马州生; 赵艳阳; 余传奇; 范文兵 期刊:《电子技术应用》 2017年第09期
针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题,提出一种将多尺度熵(MSE)和主成分分析(PCA)联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电(EEG)监测数据及专家人工分期结果作为样本,首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征;然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维,实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征;最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠...
作者:姜战伟; 郑近德; 潘海洋; 潘紫微 期刊:《噪声与振动控制》 2017年第03期
多尺度熵(Multiscaleentropy,MSE)是一种衡量时间序列复杂性的方法,针对其粗粒化过程由时间序列长度变短而导致熵值不精确、波动较大等问题,提出一种改进的多尺度熵(Improvedmultiscaleentropy,IMSE)算法。在此基础上,结合迭代拉普拉斯得分(IterationLaplacianScore,ILS)特征选择和多变量预测模型(Variablepredictivemodelbasedclassdiscriminate,VPMCD),提出一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。最后,将提出的方法应用于滚动...
作者:刘美容; 曾黎; 何怡刚; 李向新 期刊:《电子测量与仪器学报》 2017年第04期
为了高速、高效的测试和诊断模拟电路,提出一种将局部均值分解(LMD)多尺度熵和极限学习机相结合的模拟电路故障诊断的新方法。该方法中,首先采用LMD将故障信号分解为若干个乘积函数(production function,PF);然后,求出各PF分量的多尺度熵并构造故障特征向量;最后,将特征向量输入到极限学习机中进行训练和测试。仿真实验结果显示采用该方法诊断时间只需0.02874S,诊断精度达到了98.89%。相较于其他3种方法有效减少诊...
作者:周慕华; 郑金瓯 期刊:《广东医学》 2017年第05期
熵(Entropy)是一种非线性动力学参数,其概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出,应用于热力学中,并于1948年由香农(Shannon)将其引入信息论中,在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用。熵可以用于衡量时间序列中新信息发生率,预测体系混乱程度。