典型文献
基于优化MCKD与能量熵在柴油机故障诊断中的应用
文献摘要：
针对柴油机工作环境恶劣,故障信号特征难以提取且诊断效率较低,引入最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪、小波包和希尔伯特变换相结合的能量熵特征提取,最后用灰狼优化的支持向量机(GWO-SVM)分类的方法.首先利用排列熵、包络谱稀疏度选取最优MCKD的滤波器长度L与冲击周期T;然后通过小波包分解和希尔伯特变换分别提取各节点能量熵和IMF分量的Hilbert边际谱能量熵构成高维特征向量,最后用GWO-SVM进行诊断.通过水泵不同状态下的试验数据验证了该方法的有效性.
文献关键词：
MCKD;小波包分解;HHT变换;能量熵;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
许昕;李磊磊;潘宏侠;景雪瑞
作者机构：
中北大学机械工程学院 太原030051
文献出处：
引用格式：
[1]许昕;李磊磊;潘宏侠;景雪瑞-.基于优化MCKD与能量熵在柴油机故障诊断中的应用)[J].国外电子测量技术,2022(02):132-137
A类：
包络谱稀疏度
B类：
MCKD,能量熵,柴油机故障诊断,机工,环境恶劣,故障信号,信号特征,诊断效率,最大相关峭度解卷积,降噪,希尔伯特变换,换相,熵特征,灰狼优化,GWO,排列熵,滤波器,小波包分解,节点能量,IMF,Hilbert,边际谱,高维特征向量,过水,水泵,数据验证,HHT
AB值：
0.315972
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