检索结果-南通市图书馆

滚动轴承复合故障振动建模及lempel-ziv复杂度评价

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振动与冲击 2013年第16期32卷 23-29页

作者：朱永生袁幸张优云朱川峰周智西安交通大学润滑理论及轴承研究所西安710049

故障建模是探寻机械诊断中认知规律的关键环节。为了更能准确地预知振动特征,研究滚动轴承结合面间的多体接触与传递过程的耦合作用,根据Hertzian理论建立一种详细的计及内圈-外圈-轴承座传递过程的6DOF振动模型。从轴承实际运动学的角... 详细信息

故障建模是探寻机械诊断中认知规律的关键环节。为了更能准确地预知振动特征,研究滚动轴承结合面间的多体接触与传递过程的耦合作用,根据Hertzian理论建立一种详细的计及内圈-外圈-轴承座传递过程的6DOF振动模型。从轴承实际运动学的角度刻画故障的形成及渐进发展过程,进而实现单点、复合故障的有效模拟,并与实验结果进行了比较。轴承运行过程中故障状态的变化,必然导致振动信号复杂性的变化。基于非线性动力系统理论,引入Lem-pel-ziv复杂度指标评价运行状态。结果表明,单点及复合故障的信号具有不同的复杂度,反映了不同故障状态的动力学响应的差异。lempel-ziv复杂度能有效描述轴承振动信号的复杂性,可作为量化指标用于滚动轴承状态评价。

关键词：滚动轴承复合故障振动建模 lempel-ziv复杂度

基于lempel-ziv复杂度和经验模态分解的癫痫脑电信号的检测方法

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计算物理 2015年第6期32卷 709-714页

作者：夏德玲孟庆芳牛贺功魏英达刘海红济南大学信息科学与工程学院山东省智能计算网络重点实验室济南250022 青岛理工大学汽车与交通学院青岛266520

癫痫脑电信号是非平稳、非线性的,根据此特性我们提出一个基于lempel-ziv复杂度和经验模态分解(EMD)的癫痫脑电信号的检测方法,首先将癫痫脑电信号用EMD分解,再分别计算每阶固有模态函数(IMF)的复杂度,最后将得到的复杂度作为特征进行检... 详细信息

癫痫脑电信号是非平稳、非线性的,根据此特性我们提出一个基于lempel-ziv复杂度和经验模态分解(EMD)的癫痫脑电信号的检测方法,首先将癫痫脑电信号用EMD分解,再分别计算每阶固有模态函数(IMF)的复杂度,最后将得到的复杂度作为特征进行检测.实验用波恩数据库来评估提出的方法.结果表明,该方法检测准确率可达到95.25%,具有准确率高、适应性强等优点.

关键词： lempel-ziv复杂度经验模态分解癫痫脑电信号准确率

CEEMD与lempel-ziv复杂度相结合的滚动轴承损伤程度评估方法

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机械科学与技术 2018年第9期37卷 1408-1414页

作者：张雨琦邹金慧马军昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省矿物管道输送工程技术研究中心昆明650500 昆明理工大学机电工程学院昆明650500

针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与lempel-ziv复杂度(简称LZC指标)分析相结合的滚动轴承损伤程... 详细信息

针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与lempel-ziv复杂度(简称LZC指标)分析相结合的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,对滚动轴承振动信号进行CEEMD分解,得到多个IMF(Intrinsic mode function)分量;然后,基于峭度最大准则选取有效IMF分量并计算其lempel-ziv复杂度综合指标;最后,根据lempel-ziv复杂度综合指标的变化规律判断滚动轴承的损伤程度,并基于6σ原则给出了不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障lempel-ziv复杂度取值区间。将该方法应用于滚动轴承的损伤程度评估,分析结果表明了该方法的有效性和可行性。

关键词：补充总体平均经验模态分解 lempel-ziv复杂度 6σ原则损伤评估滚动轴承

情感识别中脑电信号lempel-ziv复杂度的研究

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太原理工大学学报 2014年第6期45卷 758-763页

作者：陈东伟陈俊杰太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024 北京理工大学珠海学院计算机学院珠海519085

在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。lempel-ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统lempel-ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的... 详细信息

在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。lempel-ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统lempel-ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的lempel-ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别。首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应lempel-ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感。实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式。同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性。

关键词：脑电信号非线性动力学 lempel-ziv复杂度情感识别

变步长多尺度lempel-ziv复杂度及其对旋转部件状态辨识与损伤评估研究

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变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度及其对旋转部件状态辨识与损伤评估...

作者：苏舟苏州大学

学位级别：硕士

载运工具做为交通运输和工业生产等领域的重要组成部分,对促进这些领域的发展起着重要作用。轴承、齿轮等是载运工具中的关键旋转部件,其健康状态是保障载运工具高效、安全运行的关键。然而,大部分旋转部件长期服役于恶劣工况,导致故障... 详细信息

载运工具做为交通运输和工业生产等领域的重要组成部分,对促进这些领域的发展起着重要作用。轴承、齿轮等是载运工具中的关键旋转部件,其健康状态是保障载运工具高效、安全运行的关键。然而,大部分旋转部件长期服役于恶劣工况,导致故障易发。一旦发生故障,便可能会造成经济损失、载运工具失效、甚至人员伤亡等。因此,开展载运工具关键旋转部件的状态监测与故障诊断研究对保障其安全平稳运行至关重要。本文以实现载运工具关键旋转部件健康状态辨识及故障严重程度评估为研究目标,着眼于解决lempel-ziv复杂度(lempel-ziv Complexity,LZC)方法在故障特征提取、故障演化表征等方面的不足。针对LZC仅采用单尺度分析而刻画能力不足、多尺度分析在较大尺度时结果不准确以及现有编码方式忽略了幅值调制信息等问题,研究变步长多尺度及等概率划分等策略,构建更为有效的LZC计算和编码方式,研究状态辨识与损伤评估方案,实现对载运工具关键旋转部件的定性与定量诊断。论文主要内容包括:(1)基于变步长多尺度lempel-ziv复杂度的旋转部件状态辨识方法。为提高特征提取能力,解决LZC因采用单尺度分析而导致故障信息挖掘不足、传统的多尺度分析会大幅缩短序列长度而导致LZC计算结果不准确的问题,通过改进粗粒化过程,提出了变步长多尺度策略,构建了变步长多尺度lempel-ziv复杂度(Variable-step Multiscale lempel-ziv Complexity,VSMLZC);针对灰色接近关联度在处理序列相交时关联度被高估的不足,提出了灰色绝对接近关联度。基于此,将VSMLZC提取的多尺度特征向量输入到所提关联度模型中,实现了旋转部件的健康状态辨识。通过实验信号的分析以及与其它方法的对比,证明了所提方法的有效性和优越性。(2)变步长多尺度lempel-ziv复杂度融合指标的旋转部件损伤评估方法。为直观地描述旋转部件的损伤程度、充分利用多尺度复杂度信息,构建了基于拉普拉斯分值加权的特征融合算法。引入拉普拉斯分值评价各尺度下的复杂度特征,随后根据特征的重要性赋予相应的权重,将VSMLZC序列转化为更全面的变步长多尺度lempel-ziv 复杂度融合指标(Variable-step Multiscale Fusion lempel-ziv Complexity,VSMFLZC),以此表征信号的复杂程度,实现旋转部件的损伤程度评估。通过轴承单点故障实验数据、全寿命实验数据及齿轮磨损实验数据验证了所提方法的有效性和优越性。(3)基于变步长多尺度等概率划分lempel-ziv复杂度的旋转部件损伤评估方法。LZC计算过程中的0-1编码方式忽略了信号的幅值调制信息,为更为全面的挖掘出故障特征,提出了等概率空间划分的编码策略,旨在保留更多与旋转设备健康状态相关的信息,进一步提高LZC对故障特征提取能力和抗噪能力。基于此,构建了变步长多尺度等概率划分 lempel-ziv 复杂度融合指标(Equiprobable Space Partitioning-based Variable-step Multiscale Fusion lempel-ziv Complexity,ESP-VSMFLZC),实现对更为复杂工况下的旋转部件损伤评估。通过动力学仿真和实验信号验证了所提方法的有效性和抗噪能力。相较于其它方法,所提ESP-VSMFLZC在较强噪声环境下取得了更好的损伤评估效果。综上,本文以载运工具关键旋转部件为研究对象,以基于LZC的旋转部件健康状态辨识与损伤程度评估为研究目标,提出了变步长多尺度等概率空间划分策略以及基于拉普拉斯分值的融合策略,解决了 LZC仅采用单尺度分析而刻画能力不足、传统多尺度分析大幅缩短序列长度而导致结果不准确的问题,克服了 LZC采用的0-1编码方式忽略了调制信息的不足,构建了新的复杂度指标,提高了 LZC的特征挖掘能力及信号复杂程度表征能力,实现了对载运工具关键旋转部件的定性及定量诊断。

关键词：故障诊断故障特征提取损伤评估旋转部件 lempel-ziv复杂度

基于lempel-ziv复杂度的精神分裂症MEG信号分析

同方学位论文库评论

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现代计算机（中旬刊） 2016年第8期 3-6页

作者：陈振宇黄晓霞上海海事大学信息工程学院上海200135

将非线性动力学中的lempel-ziv复杂度分析方法应用于精神分裂症的脑磁图(MEG)信号的复杂性研究,探究精神分裂症MEG信号的非线性动力学特性。对10例精神分裂症患者和10个健康正常人(正常对照组)的静息态MEG信号进行lempel-ziv复杂度分析... 详细信息

将非线性动力学中的lempel-ziv复杂度分析方法应用于精神分裂症的脑磁图(MEG)信号的复杂性研究,探究精神分裂症MEG信号的非线性动力学特性。对10例精神分裂症患者和10个健康正常人(正常对照组)的静息态MEG信号进行lempel-ziv复杂度分析,并采用两独立样本t检验方法进行统计学分析。研究发现,精神分裂症患者MEG信号的lempel-ziv复杂度明显高于正常对照组。这表明精神分裂症患者比健康正常人有更高的大脑活动复杂性。

关键词：非线性动力学 lempel-ziv复杂度脑磁图精神分裂症

基于AR模型和lempel-ziv复杂度的癫痫发作预报

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北京生物医学工程 2012年第3期31卷 273-277页

作者：韩敏曹占吉孙磊磊洪晓军大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116023 大连医科大学附属第一医院神经内科辽宁大连116011

目的癫痫是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合征,及时的发作预报,对于建立新的治疗方法和改善患者的生活质量有着至关重要的作用。目前大部分脑电分析算法存在计算速度慢、适应性差等问题,无法满足癫痫脑电发作预报的要求。方法本文... 详细信息

目的癫痫是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合征,及时的发作预报,对于建立新的治疗方法和改善患者的生活质量有着至关重要的作用。目前大部分脑电分析算法存在计算速度慢、适应性差等问题,无法满足癫痫脑电发作预报的要求。方法本文应用自回归模型对脑电信号进行特征提取,支持向量机(support vector machine,SVM)作脑电各个时期分类器,并与lempel-ziv复杂度分析计算相结合,准确识别发作前期,以实现癫痫的发作预报。结果应用弗莱堡大学数据对上述方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法得到的发作漏检率、误报率较低,预报提前时间较长。结论将AR模型和lempel-ziv复杂度相结合,对癫痫发作预报的实现,有一定参考价值和意义。

关键词：癫痫脑电信号自回归模型 lempel-ziv复杂度发作预报

计入传动轴柔性的齿轮故障系统建模及VMD-lempel-ziv损伤评估

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西安交通大学学报 2021年第3期55卷 126-135页

作者：申勇章翔峰姜宏周建星王成龙乔帅马铜伟新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830047

为有效评估齿轮传动系统损伤程度及检测其生命周期异样,综合考虑传动轴柔性及轴承支撑刚度对传动系统响应的影响,建立了计入传动轴柔性的二级齿轮传动系统损伤动力学模型。建模时,结合有限元法引入了不同损伤程度下的齿轮时变啮合刚度,... 详细信息

为有效评估齿轮传动系统损伤程度及检测其生命周期异样,综合考虑传动轴柔性及轴承支撑刚度对传动系统响应的影响,建立了计入传动轴柔性的二级齿轮传动系统损伤动力学模型。建模时,结合有限元法引入了不同损伤程度下的齿轮时变啮合刚度,采用Newmark积分法求解了不同状态下的轴承振动响应,并采用lempel-ziv复杂度以评价齿轮运行状态。在试验方面,针对采集信号信噪比不理想等问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与lempel-ziv复杂度结合的齿轮损伤程度评价算法。仿真及试验结果表明:齿轮故障致使振动信号时频域产生转频调制,且随着损伤程度的增加,调制现象越明显,周期性冲击愈显著;lempel-ziv复杂度在齿轮整个生命周期呈现先增后减的趋势,在早期故障时,lempel-ziv复杂度最为敏感;采用VMD-lempel-ziv算法可在噪声环境中对系统进行有效的劣化分析。研究结果验证了采用lempel-ziv复杂度指标衡量齿轮损伤程度的可行性与有效性,可为齿轮箱状态检测提供理论依据。

关键词：齿轮故障损伤程度时变啮合刚度变分模态分解 lempel-ziv复杂度

利用小波变换和lempel-ziv的AGC指令分析

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电力系统及其自动化学报 2015年第7期27卷 1-6页

作者：刘吉臻王瑞琪孟庆伟钟亮民华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

为了给发电质量提出一个量化的标准,从发电任务的难易程度出发,忽略电压质量,尝试采用非线性动力学理论对电网调度指令自动发电控制AGC(automatic generation control)信号进行分析。首先通过Mallat小波变换将AGC指令信号在不同尺度上... 详细信息

为了给发电质量提出一个量化的标准,从发电任务的难易程度出发,忽略电压质量,尝试采用非线性动力学理论对电网调度指令自动发电控制AGC(automatic generation control)信号进行分析。首先通过Mallat小波变换将AGC指令信号在不同尺度上进行分解和重构,然后运用lempel-ziv复杂度算法分别对不同的分解尺度进行复杂性计算,克服了传统lempel-ziv复杂度算法"过分粗粒化"的缺点,得到AGC指令信号的综合复杂程度。选取某1 000 MW机组不同时间段的AGC指令信号进行分析比较,通过指令和响应之间的相关性验证该方法有效可行。

关键词：自动发电控制发电任务小波变换 lempel-ziv复杂度