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基于改進(jìn)層次樣本熵和極限學(xué)習(xí)機(jī)的離心泵故障診斷方法

排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào) 頁數(shù)： 9 2024-08-26
摘要： 為了提高離心泵早期故障診斷模型的準(zhǔn)確性，提出一種改進(jìn)層次樣本熵(improved hierarchical sample entropy, IHSE)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine, ELM)相結(jié)合的離心泵故障診斷方法.首先，針對(duì)傳統(tǒng)分層樣本熵在高層次下算法穩(wěn)定性弱的問題，利用移動(dòng)平均和移動(dòng)差分過程代替?zhèn)鹘y(tǒng)的分層模式，提出一種新的評(píng)估時(shí)序信號(hào)復(fù)雜... （共9頁）

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