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

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，利用移動平均和移動差分過程代替?zhèn)鹘y(tǒng)的分層模式，提出一種新的評估時序信號復(fù)雜... （共9頁）