| 苑宇,马孝江.基于多分量奇异熵的往复式压缩机故障分类[J].,2007,(2):196-200 |
| 基于多分量奇异熵的往复式压缩机故障分类 |
| Classification of reciprocating compressor faults based on multi-component singular entropy |
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| DOI：10.7511/dllgxb200702009 |
| 中文关键词: 奇异熵 局域波 基本模式分量 ANFIS 故障诊断 |
| 英文关键词: singular entropy local wave IMF ANFIS fault diagnosis |
| 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50425155). |
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| 中文摘要: |
| 由于往复式机械振动信号的强烈非线性，对其进行特征提取较为困难. 针对上述现象提出了一种计算信号多分量奇异熵的特征提取方法. 通过局域波法提取出振动信号的各基本模式分量. 利用非线性动力学相空间重构理论适当选择嵌入维数与延迟时间，计算出往复机振动信号各基本模式分量的奇异熵值，提取出故障信息，并经自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对故障特征进行分类. 结果表明全部分类正确，达到了故障诊断的目的. |
| 英文摘要: |
| Condition monitoring of reciprocating machines through the analysis of their vibrations is recognized to be a difficult issue, essentially because of the strong nonlinearity of the vibration signals. A new extracting method of multi-component singular ent |
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