【摘 要】
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为了对液压泵特征进行更有效地提取,在样本熵和多尺度熵的基础上提出了基于层次熵(Hierarchical Entropy)的液压泵特征向量提取方法.首先对液压泵振动信号利用层次分解方法进
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为了对液压泵特征进行更有效地提取,在样本熵和多尺度熵的基础上提出了基于层次熵(Hierarchical Entropy)的液压泵特征向量提取方法.首先对液压泵振动信号利用层次分解方法进行分解,得到若干节点信号,然后将所有节点信号的样本熵值作为特征向量,结合支持向量机对液压泵进行模式识别.实验数据表明,以样本熵为特征向量的方法四种液压泵状态的样本熵值差别不大,模式识别准确率较低.以多尺度熵为特征向量的方法各状态之间直观区别较明显,模式识别准确率显著提高.以层次熵为特征向量的方法虽然各状态间直观区别不明显,但由于较多尺度熵而言,层次熵不仅考虑了时间序列的“低频”成分,同时考虑了其“高频”成分,更精确和完整地描述了液压泵振动信号的特征,所以模式识别准确率最高.实验数据比较结果验证了该方法的有效性.
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