[发明专利]一种基于CEEMDAN结合近似熵的螺旋桨状态识别方法在审
| 申请号： | 202210605073.8 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN115017445A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 周坤;朱志峰;王兵;周芳 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/10 | 分类号： | G06F17/10;G01M10/00;G01H17/00;G10L17/04;G10L17/26 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243002 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CEEMDAN结合近似熵的螺旋桨状态识别方法，属于水声信号的目标识别技术领域，也可用于其它旋转机械噪声信号的故障状态的识别与诊断。本发明的步骤为：一、将不同状态下的螺旋桨噪声信号分别进行CEEMDAN分解，得到若干IMF分量及一个残余分量；二、通过相关系数法求出步骤一中各IMF分量与原始信号的相关系数，通过设置一个阈值γ筛选出有效IMF分量；三、统一不同状态下有效IMF分量的数量，并求它们的近似熵值作为各自的特征量；四、利用步骤三中求得的不同状态的特征量结合BP神经网络进行训练与预测，建立起通过螺旋桨噪声信号识别螺旋桨不同状态的特征网络模型。本发明能够准确预测螺旋桨的运行状态，对辨别舰艇类型有着重要的参考作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ceemdan 结合 近似 螺旋桨 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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