排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。 相似文献
3.
在分析1(1/2)维谱的定义与其计算方法的基础上,结合信息熵理论,提出了一种1(1/2)维谱熵的特征提取方法。通过建立评价发动机状态的特征熵指标,真实反映了机械故障信号的复杂性程度。应用结果表明,该方法对不同状态的信号具有较好的分类能力,实现了对发动机状态的有效识别。 相似文献
1