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基于柯氏熵的复杂机械状态预测的可行性研究 被引量:2

Feasibility Study of Complex Mechanism Condition Prediction Based on K-entropy
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摘要 描述了柯尔莫哥洛夫熵,给出了基于时间序列的柯尔莫哥洛夫熵的求解方法,研究了斯太尔汽车发动机缸盖振动信号的柯尔 莫哥洛夫熵,得到了该发动机缸盖振动信号的最大可预测点数,指出:为准确预测设备的状态必须在其最大可预测时间内。该研究为复 杂机械状态预测可信度区间的的确立提供了的理论支持,为复杂机械状态预测的可预测时间的界定提供了新思路和行之有效的工具。 The definition of Kovmogolov entropy is described, and the method for acquiring K2-entropy is given based on time series in this paper. The K2-entropy of vibration signal of STEYR diesel engines cylinders cover is studied, and the maximum predictability points are given. This research indicates that a creditable region and provide a reliable theory foundation, as well as new idea for condition prediction to complex machine. In this paper we point out that the time must be in the furthest forecast time for the mechanism condition prediction.
出处 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2002年第1期83-85,共3页 Journal of Liaoning Technical University (Natural Science)
基金 国家自然科学基金资助项目(59605002) 唐山市科研基金项目
关键词 柯氏熵 可行性 柯尔莫哥洛夫熵 复杂机械 状态预测 故障诊断 可预测时间 混沌运动 kovmogolov entropy complex mechanism condition prediction
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