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基于EWT-熵值方法的发动机风扇叶片损伤监控

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航空动力学报 2023年第1期38卷 23-31页

作者：徐建新赵树杰马超巴翔中国民航大学航空工程学院天津300300 中国南方航空股份有限公司河南航空有限公司郑州450000

为了从发动机性能数据中寻找风扇叶片外来物损伤航班特征,从而将风扇叶片受外来物损伤的航班区分出来,在机载快速存储记录器(quick access recorder, QAR)数据检测中提出将经验小波分解和信息熵结合的方法。通过对各航班原始振动数据的... 详细信息

为了从发动机性能数据中寻找风扇叶片外来物损伤航班特征,从而将风扇叶片受外来物损伤的航班区分出来,在机载快速存储记录器(quick access recorder, QAR)数据检测中提出将经验小波分解和信息熵结合的方法。通过对各航班原始振动数据的拟合平滑处理和经验小波分解,提取了分解后各模态的能量熵和,分析了添加汉明(Hanmming)窗函数的多尺度熵,结果表明:拟合后数据的熵值变化更明显,且风扇叶片受外来物损伤航班的能量熵和有10%以上的降低趋势,改进后的多尺度熵有40%以上的增长趋势,均明显异于其他正常航班。证明采用EWT-熵值方法可以较好地对发动机风扇叶片外来物损伤情况进行监控。

关键词：外来物损伤机载QAR数据经验小波分解能量熵多尺度熵

光纤探针测量及多尺度熵鉴别超临界类沸腾传热模式

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物理学报 2023年第5期72卷 405-415页

作者：何孝天徐进良程怡玮华北电力大学低品位能源多相流与传热北京市重点实验室北京102206 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室北京102206

亚临界沸腾包括界面蒸发和气泡动力学诱导的传热,但超临界传热是否存在类界面蒸发和类气泡传热以及两者间的转换缺少直接的实验证据.本文进行了超临界CO_(2)液池传热的实验研究,压力和液池温度分别为8—10 MPa和15℃.作为加热元件和感... 详细信息

亚临界沸腾包括界面蒸发和气泡动力学诱导的传热,但超临界传热是否存在类界面蒸发和类气泡传热以及两者间的转换缺少直接的实验证据.本文进行了超临界CO_(2)液池传热的实验研究,压力和液池温度分别为8—10 MPa和15℃.作为加热元件和感温元件,22 mm长和70μm直径的镍铬丝水平放置在液池中,光纤探针垂直放置,其顶端高于镍铬丝200μm.发现随热流密度或壁面过热度的持续增大,依次发生自然对流、类界面蒸发、类蒸发-沸腾转换、类沸腾4种传热模式.本文重点关注类界面蒸发和类沸腾传热以及两者间的转换.在类界面蒸发模式下,传热系数随壁面过热度增大略有下降,光纤输出小幅/高频信号,不存在主频,多尺度熵大,表征随机信号波动.在类蒸发-沸腾转换模式下,光纤输出大幅/低频周期信号,存在明显主频,多尺度熵小,代表有序的周期性脉动传热.在以类气泡为特征的类沸腾模式下,光纤信号波动幅度介于类蒸发和转换模式之间,主频不明显,多尺度熵也介于类蒸发和转换模式之间.研究获得了超临界类沸腾直接的实验证据,加深了对超临界传热机理的理解,为后续理论研究和工程应用提供了基础.

关键词：超临界流体类沸腾光纤探针多尺度熵

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基于MEEMD的MEMS陀螺仪降噪方法

传感技术学报 2024年第3期37卷 409-415页

作者：侯梦婷王雪梅单斌许哲李灿郑雨晞子火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差,基于改进的经验模态分解(MEEMD),结合粒子群优化算法(QPSO)优化的卡尔曼滤波(KF),提出了一种微机械陀螺仪降噪方法。通过引入排列熵的概念对微机械陀螺信号进行分解得到本征模态分量;计算各分量排列... 详细信息

为了有效抑制微机械陀螺仪的随机误差,基于改进的经验模态分解(MEEMD),结合粒子群优化算法(QPSO)优化的卡尔曼滤波(KF),提出了一种微机械陀螺仪降噪方法。通过引入排列熵的概念对微机械陀螺信号进行分解得到本征模态分量;计算各分量排列熵,分析排列熵变化趋势筛选出信号噪声混叠的分量,对其中混叠的分量分析建模,采用QPSO-KF算法滤波去噪;再对滤波结果和信号主导的分量进行重构,实现微机械陀螺信号降噪。实验验证了所提方法的有效性,相比传统经验模态分解(EMD)、KF精度提高了1个数量级,验证了所提方法的有效性和精度。

关键词：微机械(MEMS)陀螺仪经验模态分解多尺度熵粒子群优化卡尔曼滤波

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天然气发动机燃烧不稳定性分形特征分析

西安交通大学学报 2022年第12期56卷 23-32页

作者：丁顺良刘津津牟俊超崔超宋恩哲杨福源郑州大学机械与动力工程学院郑州450001 上海船用柴油机研究所上海201108 哈尔滨工程大学动力与能源工程学院哈尔滨150001 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084 清华大学车辆与运载学院北京100084

为了揭示点火正时θ_(sit)对天然气发动机燃烧不稳定性的影响规律,在低负荷工况下,针对不同θ_(sit)工况进行试验,利用多重分形和多尺度熵方法对指示平均有效压力p_(imep)、放热量Q时间序列进行分析,并利用p_(imep)的循环变动系数P_(CCV... 详细信息

为了揭示点火正时θ_(sit)对天然气发动机燃烧不稳定性的影响规律,在低负荷工况下,针对不同θ_(sit)工况进行试验,利用多重分形和多尺度熵方法对指示平均有效压力p_(imep)、放热量Q时间序列进行分析,并利用p_(imep)的循环变动系数P_(CCV)进行验证,对天然气发动机燃烧不稳定性的分形特征进行了定性、定量研究。结果表明:天然气发动机燃烧过程呈现出一定的分形特征,随着θ_(sit)提前,Hurst指数变化差值和奇异谱宽度先增大后减小,P_(CCV)先减小后增大,多尺度熵随尺度因子的增加而减小,燃烧不稳定性的分形复杂度和反持续相关性先增强后减弱,表明存在一个最优θ_(sit)使得天然气发动机的燃烧稳定性达到最佳。并且,对θ_(sit)影响天然气发动机燃烧不稳定性的原因进行了研究,为改善天然气发动机稀燃稳定性提供了理论依据。

关键词：天然气发动机燃烧不稳定性点火正时多重分形多尺度熵

多尺度熵方法在机械故障诊断中的应用研究进展

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安徽工业大学学报（自然科学版） 2024年第1期41卷 46-57,97页

作者：郑近德姚殷柔潘海洋童靳于刘庆运安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032

机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓... 详细信息

机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓展了时间序列其他尺度上包含的复杂度信息,其在设备状态监测与故障诊断中得到广泛应用。本文对单一尺度熵及多尺度样本熵、多尺度模糊熵、多尺度排列熵和多尺度散布熵等多尺度熵方法在机械智能故障诊断中的应用进行综述,总结不同方法的特点优势与不足;针对多变量数据处理问题,综述由单变量推广到多变量的多元多尺度熵的应用发展过程。最后结合多尺度熵相关方法在机械智能故障诊断中面临的问题与挑战,对未来发展方向进行展望,即在工业大数据应用、故障机理、可解释性角度构建基于熵的深度学习模型。

关键词：多尺度熵多元多尺度熵智能故障诊断滚动轴承机械设备

静息态功能磁共振成像评估健康老年人认知行为的多尺度熵模型研究

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物理学报 2020年第10期69卷 285-297页

作者：张夫一葛曼玲郭志彤谢冲杨泽坤宋子博河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300130 河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室天津300130

当前,静息态功能磁共振成像(rfMRI)为脑功能检测提供了高效、快捷的先进技术.熵可以捕捉神经信号动态特征,可作为量化评估参数,但尚存在固定尺度计算缺陷且对认知行为的生物学标记少有研究,影响检测精准性.为此,本文将多尺度熵模型与机... 详细信息

当前,静息态功能磁共振成像(rfMRI)为脑功能检测提供了高效、快捷的先进技术.熵可以捕捉神经信号动态特征,可作为量化评估参数,但尚存在固定尺度计算缺陷且对认知行为的生物学标记少有研究,影响检测精准性.为此,本文将多尺度熵模型与机器学习方法联合,寻求BOLD信号复杂度表征健康老年人认知分数的功能影像学标记.由扫描前认知量表测试分数将98名健康老年人分为优、差两组,78名纳入训练,20名纳入测试.首先,构建多尺度熵模型,计算两组扫描数据熵,统计和对比以优化模型参数;然后,在优化参数下由统计显著性高的脑区熵值构建特征向量;最后,用极限学习机对两组分类并统计检验.发现:rfMRI多尺度熵在评估老年人认知分数时,在额、颞叶脑区存在较大显著性差异,以此为标记区分认知分数可达80%准确率.结论:额、颞叶等脑区优化的多尺度熵可有效区分健康老年人认知行为优劣.该研究将为rfMRI替代主观繁琐的传统认知量表测试提供新的检测参数和新方法.

关键词：多尺度熵静息态功能磁共振成像极限学习机认知分数

改进的熵特征在行星齿轮裂纹故障识别中的应用

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西安交通大学学报 2021年第6期55卷 61-68页

作者：吴守军陈健冯辅周周超极吴春志卫恒陆军装甲兵学院车辆工程系北京100072 中国人民解放军63963部队北京100072 陕西师范大学体育学院西安710119 军事科学院系统工程研究院北京100141 中国人民解放军32021部队北京100094

针对利用精细复合多尺度散布熵(RCMDE)特征在行星齿轮裂纹故障识别时存在噪声鲁棒性差、尺度选择依赖人工等不足,通过改进RCMDE特征,提出一种基于自适应精细复合多尺度散布熵(ARCMDE)特征的行星齿轮裂纹故障识别方法。改进从以下3个方... 详细信息

针对利用精细复合多尺度散布熵(RCMDE)特征在行星齿轮裂纹故障识别时存在噪声鲁棒性差、尺度选择依赖人工等不足,通过改进RCMDE特征,提出一种基于自适应精细复合多尺度散布熵(ARCMDE)特征的行星齿轮裂纹故障识别方法。改进从以下3个方面展开:首先在计算RCMDE特征前利用变分模态分解(VMD)算法对信号进行分解,以获取预设数量的固有模态分量(IMF),再计算IMF与原信号的互信息,选取互信息大于阈值的IMF重构信号,实现降噪预处理;然后提出特征重合度及其计算公式,评价多个状态样本的均值标准差之间的重叠交叉情况,利用特征重合度选择较好的若干尺度构建特征向量;最后,结合粒子群优化(PSO)与支持向量机(SVM)实现故障模式识别。行星变速箱实验数据验证结果表明,与多尺度散布熵(MDE)和RCMDE特征相比,采用改进的ARCMDE特征构建的特征向量输入PSO-SVM的分类准确率提高了20%以上,验证了所提裂纹识别方法的有效性和优势。

关键词：行星齿轮故障诊断信息熵支持向量机多尺度熵

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锚杆锚固缺陷无损检测信号的多尺度熵分析

中国矿业大学学报 2021年第6期50卷 1077-1086页

作者：张雷黄志敏白龙马占国茅献彪陈占清中国矿业大学材料与物理学院江苏徐州221116 中国矿业大学力学与土木工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室江苏徐州221116

煤矿巷道支护以锚杆支护为主要形式,锚固缺陷是影响锚杆支护质量的一个重要因素.为了提高声波法检测锚杆锚固缺陷的可靠性,利用自行设计制作的锚杆锚固质量无损检测实验系统对锚固系统无缺陷和含有若干缺陷的情况进行了检测.在使用经验... 详细信息

煤矿巷道支护以锚杆支护为主要形式,锚固缺陷是影响锚杆支护质量的一个重要因素.为了提高声波法检测锚杆锚固缺陷的可靠性,利用自行设计制作的锚杆锚固质量无损检测实验系统对锚固系统无缺陷和含有若干缺陷的情况进行了检测.在使用经验模态分解方法对无损检测信号进行预处理的基础上,利用多尺度熵方法对重构的无损检测信号进行了深入分析,通过比较发现含缺陷锚固系统无损检测信号的多尺度熵值在绝大多数尺度上要比无缺陷锚固系统的大,说明含缺陷锚固系统无损检测信号的复杂度高.缺陷数目的增加导致各个尺度下的检测信号的多尺度熵值均增大,说明检测信号的复杂度和缺陷数目之间存在着明确的对应关系.研究结果揭示了锚杆锚固系统的内部结构特征影响检测信号复杂度的机制,为锚杆锚固质量的定量评价提供了一种有效的方法.

关键词：锚杆锚固系统多尺度熵复杂度锚固质量评价

碳钢试样拉伸过程磁信号多尺度熵特征提取及磁畴观测

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机械科学与技术 2022年第5期41卷 808-814页

作者：刘涛沈朝洋雷经发邬竞雄孙虹安徽建筑大学机械与电气工程学院合肥230601 工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室合肥230601

为揭示碳钢试样拉伸损伤过程磁信号多尺度特征,选取45钢试样开展准静态拉伸实验,提取磁场强度法向分量H_(p)(y)和磁场强度梯度K的多尺度熵特征,结合上述特征,选取支持向量机方法构建了损伤评估模型。利用原子力显微法观测各拉伸损伤阶... 详细信息

为揭示碳钢试样拉伸损伤过程磁信号多尺度特征,选取45钢试样开展准静态拉伸实验,提取磁场强度法向分量H_(p)(y)和磁场强度梯度K的多尺度熵特征,结合上述特征,选取支持向量机方法构建了损伤评估模型。利用原子力显微法观测各拉伸损伤阶段的磁畴形貌,提取了磁畴相位角特征。结果表明:各拉伸损伤阶段H_(p)(y)均存在对应于隐性损伤区域的零值点,随着损伤程度增加,H_(p)(y)绝对值增大,K值曲线在H_(p)(y)零值点处出现峰值。各阶段H_(p)(y)多尺度熵值随尺度因子的增加呈上升趋势。随着损伤程度的增加,H_(p)(y)多尺度熵值降低,而磁畴相位角呈逐渐上升趋势,颈缩和断裂阶段H_(p)(y)多尺度熵值再次升高,磁畴相位角则开始下降,所构建的损伤评估模型具有83.3%的损伤识别精度。本文成果可为铁磁构件在役检测及损伤评估提供方法模型支撑。

关键词：磁信号多尺度熵支持向量机磁畴观测