Att ställa feldiagnoser har fått stor uppmärksamhet under de senaste årtiondena. Den består av två huvuddelar: vibrationssignalextraktion och tillståndsklassificering för de extraherade egenskaperna. I detta dokument introducerades multiscale permutation entropy (MPE) för funktionsutdragning från felaktiga lagervibrationssignaler. Efter att ha extraherat funktionsvektorer av MPE, stödvektorn maskin (SVM) applicerades för att automatisera feldiagnos proceduren. Simuleringsresultat visade att den föreslagna metoden är en mycket kraftfull algoritm för bäring feldiagnos och har mycket bättre prestanda än de metoder som bygger på en enda skala permutation entropi (PE) och flerskalig entropi (MSE).
Till exempel Wu et al. REF undersökte genomförbarheten och prestandan hos MPE för feldiagnos av lager, där MPE användes för funktionsextraktion från lagervibrationssignaler.
Bearing Fault Diagnosis Based on Multiscale Permutation Entropy and Support Vector Machine
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}