A Sliding Singular Spectrum Entropy Method and Its Application to Gear Fault Diagnosis

机译：滑动奇异谱熵方法及其在齿轮故障诊断中的应用

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Entropy changes with the variation of the system status. It has been widely used as a standard for the determination of system status, quantity of system complexity and system classification. Based on the singular spectrum entropy of traditional calculation method, a sliding singular spectrum entropy method is proposed to use for singularity detection and extraction of impaction signal. Each original signal point is intercepted a neighborhood points of the signal with a given length and the singular spectrum entropy for the intercepted signal is calculated. A surrogate signal with the same length as the original signal is acquired by point-to-point calculation. Numerical simulation and gear fault diagnosis experiment are studied to verify the proposed method, the results show that the method is valid for the reflection on the changing of system status, singularity detection and the extraction of the weak fault feature signal mixed in the strong background signal.

机译：熵随系统状态的变化而变化。它已被广泛用作确定系统状态，系统复杂性数量和系统分类的标准。在传统计算方法的奇异谱熵的基础上，提出了一种滑动奇异谱熵方法，用于碰撞信号的奇异性检测和提取。每个原始信号点被截取具有给定长度的信号的邻域点，并计算截取信号的奇异谱熵。通过点对点计算获取与原始信号长度相同的代理信号。通过数值模拟和齿轮故障诊断实验对所提方法进行了验证，结果表明该方法对于反映系统状态的变化，奇异性检测以及强背景信号中混合的弱故障特征信号的提取是有效的。。

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来源
《International Conference on Intelligent Computing;ICIC 2008》|2008年|P.669-678|共10页
会议地点
作者
Yong Lu; Yourong Li; Han Xiao; Zhigang Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类人工智能理论;
关键词
nonlinear time series analysis; singular spectrum entropy; fault diagnosis;

机译：非线性时间序列分析;奇异谱熵;故障诊断;

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