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基于多尺度色散熵与支持向量机的调频引信扫频干扰信号识别方法
1
作者
周文
郝新红
+2 位作者
杨瑾
蔡鑫
钱鹏飞
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期21-26,共6页
针对调频引信对不同干扰水平下扫频干扰信号的检测识别问题,提出基于多尺度色散熵(MDE)与支持向量机(SVM)的检测识别方法。通过提取差频信号在不同时间尺度下的色散熵(DE)特征组成特征向量,结合SVM分类器实现了对不同干扰水平下扫频干...
针对调频引信对不同干扰水平下扫频干扰信号的检测识别问题,提出基于多尺度色散熵(MDE)与支持向量机(SVM)的检测识别方法。通过提取差频信号在不同时间尺度下的色散熵(DE)特征组成特征向量,结合SVM分类器实现了对不同干扰水平下扫频干扰信号的有效检测。基于仿真数据的实验结果表明,该方法对不同干扰水平下扫频干扰信号的正确检测率高于90%,为进一步采取合适的干扰抑制手段提供了可靠依据。
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关键词
调频引信
扫频干扰
特征提取
多尺度色散熵
支持向量机
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职称材料
采用滑动平均多元多尺度色散熵的液压泵故障诊断方法
被引量:
1
2
作者
宫建成
韩涛
+2 位作者
杨小强
刘武强
周付明
《陆军工程大学学报》
2023年第1期45-54,共10页
为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entro...
为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entropy,MA_mvMDE)用以提取液压泵故障特征。首先,利用均匀相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition,UPEMD)将振动信号分解为多个本征模态分量(intrinsic mode functions,IMF),再采用相关系数法筛选敏感分量,将包含大量故障信息的模态分量作为多通道数据计算其MA_mvMDE值来提取故障特征。接着,采用MCFS方法选择故障敏感特征实现降维。最后,通过随机森林分类器完成故障识别。采用液压泵故障振动数据验证了该方法能够准确诊断不同类型和不同程度的故障。
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关键词
均匀相位经验模态分解
滑动平均多元
多尺度色散熵
敏感IMF选择
故障诊断
液压泵
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职称材料
基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断
被引量:
10
3
作者
周付明
申金星
+2 位作者
杨小强
刘武强
刘小林
《机械传动》
北大核心
2021年第4期112-122,共11页
齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊...
齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。
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关键词
齿轮箱
故障诊断
集合经验模态分解
改进多元
多尺度色散熵
遗传算法优化支持向量机
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职称材料
题名
基于多尺度色散熵与支持向量机的调频引信扫频干扰信号识别方法
1
作者
周文
郝新红
杨瑾
蔡鑫
钱鹏飞
机构
北京理工大学机电动态控制重点实验室
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期21-26,共6页
文摘
针对调频引信对不同干扰水平下扫频干扰信号的检测识别问题,提出基于多尺度色散熵(MDE)与支持向量机(SVM)的检测识别方法。通过提取差频信号在不同时间尺度下的色散熵(DE)特征组成特征向量,结合SVM分类器实现了对不同干扰水平下扫频干扰信号的有效检测。基于仿真数据的实验结果表明,该方法对不同干扰水平下扫频干扰信号的正确检测率高于90%,为进一步采取合适的干扰抑制手段提供了可靠依据。
关键词
调频引信
扫频干扰
特征提取
多尺度色散熵
支持向量机
Keywords
FM fuze
frequency sweeping jamming
feature extraction
multi-scale dispersion entropy
support vector machine
分类号
TJ43 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
采用滑动平均多元多尺度色散熵的液压泵故障诊断方法
被引量:
1
2
作者
宫建成
韩涛
杨小强
刘武强
周付明
机构
陆军工程大学野战工程学院
海军工程大学
出处
《陆军工程大学学报》
2023年第1期45-54,共10页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20211232)。
文摘
为了提高色散熵的信息提取能力,在兼顾计算效率和效果的前提下,引入多维嵌入重构理论,借鉴滑动平均的思想,更新了传统多尺度算法的粗粒化方式,提出了滑动平均多元多尺度色散熵(moving average multivariate multiscale dispersion entropy,MA_mvMDE)用以提取液压泵故障特征。首先,利用均匀相位经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition,UPEMD)将振动信号分解为多个本征模态分量(intrinsic mode functions,IMF),再采用相关系数法筛选敏感分量,将包含大量故障信息的模态分量作为多通道数据计算其MA_mvMDE值来提取故障特征。接着,采用MCFS方法选择故障敏感特征实现降维。最后,通过随机森林分类器完成故障识别。采用液压泵故障振动数据验证了该方法能够准确诊断不同类型和不同程度的故障。
关键词
均匀相位经验模态分解
滑动平均多元
多尺度色散熵
敏感IMF选择
故障诊断
液压泵
Keywords
uniform phase empirical mode decomposition(UPEMD)
moving average multivariate multiscale dispersion entropy(MAmvMDE)
sensitive intrinsic mode functions(IMF)selection
fault diagnosis
hydraulic pump
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断
被引量:
10
3
作者
周付明
申金星
杨小强
刘武强
刘小林
机构
陆军工程大学野战工程学院
出处
《机械传动》
北大核心
2021年第4期112-122,共11页
文摘
齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。
关键词
齿轮箱
故障诊断
集合经验模态分解
改进多元
多尺度色散熵
遗传算法优化支持向量机
Keywords
Gearbox
Fault diagnosis
EEMD
Improved multivariate multiscale dispersion entropy
GA-SVM
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度色散熵与支持向量机的调频引信扫频干扰信号识别方法
周文
郝新红
杨瑾
蔡鑫
钱鹏飞
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
采用滑动平均多元多尺度色散熵的液压泵故障诊断方法
宫建成
韩涛
杨小强
刘武强
周付明
《陆军工程大学学报》
2023
1
下载PDF
职称材料
3
基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断
周付明
申金星
杨小强
刘武强
刘小林
《机械传动》
北大核心
2021
10
下载PDF
职称材料
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