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菲波纳契猫映射的弛豫和遍历性特征
1
作者
崔嵬
王矫
《新疆师范大学学报(自然科学版)》
2013年第2期11-15,20,共6页
研究一个准周期猫映射的弛豫及遍历性特征,其中系统的一个参数随时间的变化由菲波那契序列确定。研究表明,在弛豫阶段,系统的粗粒熵随时间线性增长,增长率为系统的正李亚普诺夫指数。该结果与周期猫映射的弛豫特征一致。但当系统达到平...
研究一个准周期猫映射的弛豫及遍历性特征,其中系统的一个参数随时间的变化由菲波那契序列确定。研究表明,在弛豫阶段,系统的粗粒熵随时间线性增长,增长率为系统的正李亚普诺夫指数。该结果与周期猫映射的弛豫特征一致。但当系统达到平衡态以后,其量子粗粒熵的时间平均值在半经典极限下正比于普朗克常数的平方,和在周期猫映射中观测到正比于普朗克常数的结果截然不同。文章进一步讨论这一结果的普遍性及鲁棒性。
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关键词
量子混沌
猫映射
粗粒熵
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职称材料
基于VMD-IMDE-PNN的滚动轴承故障诊断方法
被引量:
6
2
作者
刘备
蔡剑华
彭梓齐
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第5期96-101,133,共7页
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、改进粗粒化多尺度散布熵(Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network...
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、改进粗粒化多尺度散布熵(Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD处理,根据互相关系数准则筛选最佳模态分量,突显振动信号的故障特性;然后针对多尺度散布熵(Multi-scale Dispersion Entropy,MDE)不稳定的缺点,对MDE的粗粒化过程进行改进,提出IMDE的非线性分析方法。模拟信号分析结果表明,相比于MDE方法,IMDE方法降低了熵值波动,提高了熵值稳定性。将两种方法运用于实际滚动轴承实验数据,发现相比于MDE,IMDE熵值曲线更平滑稳定,不同滚动轴承状态下的IMDE熵值曲线区分更加明显。最后采用PNN对提取的特征进行识别,与MPE-PNN,MDE-PNN以及VMD-MDE-PNN方法相比,所提的VMD-IMDE-PNN方法能精确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。
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关键词
故障诊断
变分模态分解
改进
粗
粒
化多尺度散布
熵
概率神经网络
滚动轴承
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职称材料
科学思想实验的划界问题研究:技术细节及其缺省
被引量:
4
3
作者
孙圣
《自然辩证法研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期109-114,共6页
作为理论创新的源泉和方法,思想实验在科学中的重要地位不言而喻。如何通过逻辑结构等科学史之外的方法对思想实验是否有效做出判定,却一直存在困难。使用索伦森模态反驳模式和彭罗斯熵的粗粒化定义进行分析,可以发现,在思想实验中同时...
作为理论创新的源泉和方法,思想实验在科学中的重要地位不言而喻。如何通过逻辑结构等科学史之外的方法对思想实验是否有效做出判定,却一直存在困难。使用索伦森模态反驳模式和彭罗斯熵的粗粒化定义进行分析,可以发现,在思想实验中同时对熵的“粒度”与“测量”做缺省配置,会破坏不相容场景与反事实条件的解释相关性。对于涉及层级与突现的思想实验而言,其逻辑结构的有效性,建立在概念基础所依赖的呈“正交补”关系的两个技术细节不能同时缺省的基础之上。这种覆盖了布里渊对麦克斯韦妖的“负熵”解释,揭示了索伦森与丹内特两种研究进路存在着内禀关联,论证了从科学史之外的判定条件为科学思想实验划界是可能的。
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关键词
突现
粗
粒
化
熵
反事实条件
正交补
量子测量问题
原文传递
题名
菲波纳契猫映射的弛豫和遍历性特征
1
作者
崔嵬
王矫
机构
厦门大学物理系
出处
《新疆师范大学学报(自然科学版)》
2013年第2期11-15,20,共6页
基金
国家自然科学基金(11275159)
博士点专项科研基金(20100121110021)
文摘
研究一个准周期猫映射的弛豫及遍历性特征,其中系统的一个参数随时间的变化由菲波那契序列确定。研究表明,在弛豫阶段,系统的粗粒熵随时间线性增长,增长率为系统的正李亚普诺夫指数。该结果与周期猫映射的弛豫特征一致。但当系统达到平衡态以后,其量子粗粒熵的时间平均值在半经典极限下正比于普朗克常数的平方,和在周期猫映射中观测到正比于普朗克常数的结果截然不同。文章进一步讨论这一结果的普遍性及鲁棒性。
关键词
量子混沌
猫映射
粗粒熵
Keywords
Quantum chaos
Cat map
Coarse--grained entropy
分类号
O413.1 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于VMD-IMDE-PNN的滚动轴承故障诊断方法
被引量:
6
2
作者
刘备
蔡剑华
彭梓齐
机构
湖南文理学院数理学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第5期96-101,133,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U2031112)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30469)
+1 种基金
湖南省教育厅科学研究基金资助项目(20B405)
博士科研启动基金资助项目(E07021011)。
文摘
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、改进粗粒化多尺度散布熵(Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD处理,根据互相关系数准则筛选最佳模态分量,突显振动信号的故障特性;然后针对多尺度散布熵(Multi-scale Dispersion Entropy,MDE)不稳定的缺点,对MDE的粗粒化过程进行改进,提出IMDE的非线性分析方法。模拟信号分析结果表明,相比于MDE方法,IMDE方法降低了熵值波动,提高了熵值稳定性。将两种方法运用于实际滚动轴承实验数据,发现相比于MDE,IMDE熵值曲线更平滑稳定,不同滚动轴承状态下的IMDE熵值曲线区分更加明显。最后采用PNN对提取的特征进行识别,与MPE-PNN,MDE-PNN以及VMD-MDE-PNN方法相比,所提的VMD-IMDE-PNN方法能精确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。
关键词
故障诊断
变分模态分解
改进
粗
粒
化多尺度散布
熵
概率神经网络
滚动轴承
Keywords
fault diagnosis
variational mode decomposition
improved coarse-grained multi-scale dispersion entropy
probabilistic neural network
rolling bearing
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
科学思想实验的划界问题研究:技术细节及其缺省
被引量:
4
3
作者
孙圣
机构
厦门大学哲学系
出处
《自然辩证法研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期109-114,共6页
文摘
作为理论创新的源泉和方法,思想实验在科学中的重要地位不言而喻。如何通过逻辑结构等科学史之外的方法对思想实验是否有效做出判定,却一直存在困难。使用索伦森模态反驳模式和彭罗斯熵的粗粒化定义进行分析,可以发现,在思想实验中同时对熵的“粒度”与“测量”做缺省配置,会破坏不相容场景与反事实条件的解释相关性。对于涉及层级与突现的思想实验而言,其逻辑结构的有效性,建立在概念基础所依赖的呈“正交补”关系的两个技术细节不能同时缺省的基础之上。这种覆盖了布里渊对麦克斯韦妖的“负熵”解释,揭示了索伦森与丹内特两种研究进路存在着内禀关联,论证了从科学史之外的判定条件为科学思想实验划界是可能的。
关键词
突现
粗
粒
化
熵
反事实条件
正交补
量子测量问题
Keywords
emergence
coarse-graining entropy
counterfactual conditionals
orthogonal complement
quantum measurement
分类号
B014 [哲学宗教—哲学理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
菲波纳契猫映射的弛豫和遍历性特征
崔嵬
王矫
《新疆师范大学学报(自然科学版)》
2013
0
下载PDF
职称材料
2
基于VMD-IMDE-PNN的滚动轴承故障诊断方法
刘备
蔡剑华
彭梓齐
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022
6
下载PDF
职称材料
3
科学思想实验的划界问题研究:技术细节及其缺省
孙圣
《自然辩证法研究》
CSSCI
北大核心
2022
4
原文传递
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