Resumen

Con el objetivo de resolver el defecto de que la entropía de permutación consciente de la amplitud multiscale (MAAPE) solo puede cuantificar las características de baja frecuencia de series temporales e ignorar las características de alta frecuencia que son igualmente importantes, se propone un nuevo método de extracción de características de series temporales no lineales, la entropía de permutación consciente de la amplitud jerárquica (HAAPE). Al construir operadores de alta y baja frecuencia, este método puede extraer las características de diferentes bandas de frecuencia de series temporales simultáneamente, para evitar el problema de pérdida de información. Dadas sus ventajas, HAAPE se introduce en el campo del diagnóstico de fallas para extraer características de falla de señales de vibración de maquinaria rotativa. Combinado con el método de selección de características de proximidad de características por pares (PWFP) y la máquina de soporte de vectores de optimización de algoritmo de lobo gris (GWO-SVM), se propone un nuevo método inteligente de diagnóstico de fall

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Propuesto; Entropía de permutación consciente de la amplitud jerárquica; Diagnóstico de fallas; Señales de vibración; Maquinaria rotativa; Selección de características
• Keywords:Proposed; Hierarchical amplitude-aware permutation entropy; Fault diagnosis; Vibration signals; Rotating machinery; Feature selection