本文關(guān)鍵詞： 多尺度模糊熵 旋轉(zhuǎn)機(jī)械 變量預(yù)測模型 模式識別　出處：《現(xiàn)代制造工程》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：從旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號復(fù)雜度分析的角度,展開相關(guān)特征熵提取方法的研究,構(gòu)造出一組能夠有效區(qū)分不同故障狀態(tài)振動信號的多尺度模糊熵。考慮到傳統(tǒng)故障模式識別方法對于先驗(yàn)知識過度依賴的理論缺陷,將生物識別領(lǐng)域基于變量預(yù)測模型的模式識別方法引入到旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷之中,并在實(shí)例中進(jìn)行了應(yīng)用,表明該方法的有效性。
[Abstract]:From the point of view of complexity analysis of vibration signal of rotating machinery, the research of feature entropy extraction method is carried out. A set of multi-scale fuzzy entropy, which can effectively distinguish vibration signals from different fault states, is constructed. Considering the theoretical defects of the traditional fault pattern recognition method, which is over-dependent on prior knowledge, The method of pattern recognition based on variable prediction model in biometrics is introduced into the fault diagnosis of rotating machinery. The application of this method in an example shows that the method is effective.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【分類號】：TH17

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本文編號：1506692