基于GAF和二维多尺度相位排列熵的充血性心力衰竭检测

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作者 奚彩萍 杨娟娟 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 2025年第3期23-32,共10页

充血性心力衰竭(congestive heart failure,CHF)严重威胁着人类健康,心电信号(electrocardiogram,ECG)可用于帮助医生评估心脏的功能和诊断CHF等疾病.ECG信号振幅较低,持续时间短,影响CHF检测,为提高其检测准确度,提出一种基于Gramian角... 充血性心力衰竭(congestive heart failure,CHF)严重威胁着人类健康,心电信号(electrocardiogram,ECG)可用于帮助医生评估心脏的功能和诊断CHF等疾病.ECG信号振幅较低,持续时间短,影响CHF检测,为提高其检测准确度,提出一种基于Gramian角场(Gramian angular field,GAF)和二维多尺度相位排列熵(two-dimensional multiscale phase permutation entropy,MPPE2D)的CHF检测方法.首先,将原始ECG信号进行预处理,利用GAF算法将其编码为二维图像.然后,利用MPPE2D算法计算ECG编码图像的熵值,并通过熵值分析确定MPPE2D的最佳参数;最后,根据最佳参数提取GAF图像的MPPE2D特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对特征向量进行分类识别.在正常窦性心律数据集和充血性心力衰竭数据集上的分类准确度为99.68%.此外,从统计意义上能够显著区分CHF的严重程度.实验结果表明:该方法能够更准确地检测出CHF,为临床医生提供有价值的参考. 展开更多

关键词 充血性心力衰竭 检测方法 Gramian角场 二维多尺度相位排列熵 支持向量机

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基于图信号排列熵的气液两相流流动特性分析与流型识别

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作者 李奥 张立峰 《计量学报》 北大核心 2025年第5期693-699,共7页

提出了一种基于图信号排列熵的垂直管道气液两相流流型辨识方法。使用数字化电阻层析成像系统采集垂直管道气液两相流实验数据,计算每个电阻层析成像(ERT)电极测量值的幅值增量序列,提取每个幅值增量序列的图信号排列熵,并分析各个流型... 提出了一种基于图信号排列熵的垂直管道气液两相流流型辨识方法。使用数字化电阻层析成像系统采集垂直管道气液两相流实验数据,计算每个电阻层析成像(ERT)电极测量值的幅值增量序列,提取每个幅值增量序列的图信号排列熵,并分析各个流型的流动特性,将提取的图信号排列熵作为特征输入卷积神经网络(CNN)以识别流型。结果表明:该方法能够有效识别泡状流、泡状-段塞流、段塞流,平均正确辨识率可达96.67%。 展开更多

关键词 流量计量 气液两相流 电阻层析成像 图信号排列熵 流型辨识

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关键信息缺失下基于相空间重构及机器学习的电力负荷预测 被引量：34

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作者 侯慧 王晴 +3 位作者 赵波 章雷其 吴细秀 谢长君 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期75-82,共8页

随着碳交易系统的发展,准确预测电力能源消耗对于能源管理是至关重要的。为实现在缺失天气等多种关键信息下的电力负荷预测,首先采用混沌理论中的相空间重构技术对历史负荷时间序列进行处理,根据排列熵验证混沌特性。并利用8种机器学习... 随着碳交易系统的发展,准确预测电力能源消耗对于能源管理是至关重要的。为实现在缺失天气等多种关键信息下的电力负荷预测,首先采用混沌理论中的相空间重构技术对历史负荷时间序列进行处理,根据排列熵验证混沌特性。并利用8种机器学习模型进行预测与比较,其中包括4种以神经网络为基础的机器学习模型、3种以统计学习为基础的机器学习模型及1种基准模型。其次采用灰色关联度法对预测精度较高的极限学习机(ELM)和极端梯度提升(XGBoost)进行组合,构建了ELM-XGBoost模型。最后将ELM-XGBoost应用于一日至一周内不同时间尺度的负荷预测。结果表明,预测精度随预测时间尺度增加而呈现降低的趋势,且在日负荷预测中,所构建的ELM-XGBoost模型预测精度得到提升,应用效果良好。 展开更多

关键词 电力负荷预测 关键信息 极限学习机 极端梯度提升 相空间重构 排列熵

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铣削颤振过程非线性振动特性的在线分析 被引量：7

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作者 吴石 王洋洋 +2 位作者 刘献礼 许红 李荣义 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第1期1-6,共6页

为了分析铣削颤振过程的非线性动力学行为特性,首先基于工件振动信号的相位差、最大李雅谱诺夫指数、排列熵等,分析变切深铣削过程中平稳铣削振动信号、颤振孕育振动信号和颤振振动信号的的非线性特征。然后基于虚拟仪器平台开发了铣削... 为了分析铣削颤振过程的非线性动力学行为特性,首先基于工件振动信号的相位差、最大李雅谱诺夫指数、排列熵等,分析变切深铣削过程中平稳铣削振动信号、颤振孕育振动信号和颤振振动信号的的非线性特征。然后基于虚拟仪器平台开发了铣削振动信号的采集与分析系统,进行在线预报铣削颤振实验。试验结果表明,振动信号的相位特征可以有效检测铣削颤振,但不能有效预报切削颤振孕育;在铣削颤振不同阶段,振动信号的李雅谱诺夫指数的敏感程度不同,排列熵的阈值也不同。这样,相位差特征和混沌特征可以同时作为识别颤振孕育、发生的有效手段。 展开更多

关键词 铣削颤振 虚拟仪器 最大李雅谱诺夫指数 相位差 排列熵

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基于改进EEMD与混沌振子的配电网故障选线 被引量：18

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作者 侯思祖 郭威 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期77-87,共11页

提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先,建立神经网络预测模型,通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测,滤除故障信号中的背景信号;其次,为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5... 提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先,建立神经网络预测模型,通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测,滤除故障信号中的背景信号;其次,为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5次谐波信号,提出结合多尺度排列熵和完备集合经验模态分解(CEEMD)改进的改进的集合经验模态分解算法;处理已经滤除背景信号的故障信号,提取其第一固有模态函数作为混沌振子的输入。混沌振子对和内驱动力信号同频的外策动力信号有较高的敏感性,通过混沌振子输出的相图完成电网故障选线。 展开更多

关键词 多尺度排列熵 改进的集合经验模态分解 混沌振子 相图

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基于多尺度排列熵及PSO-SVM的输电线路故障判别 被引量：18

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作者 宁琦 耿读艳 +2 位作者 王晨旭 赵杰 董嘉冀 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期173-180,共8页

针对电力系统高压输电线路故障选相中,现有方法难以同时判别常见的所有线路故障类型以及依据电压信号选相在强电源侧灵敏度达不到选相要求的问题,提出了一种提取故障暂态电压信号多尺度排列熵值(MPE)并结合传统粒子群算法优化的支持向... 针对电力系统高压输电线路故障选相中,现有方法难以同时判别常见的所有线路故障类型以及依据电压信号选相在强电源侧灵敏度达不到选相要求的问题,提出了一种提取故障暂态电压信号多尺度排列熵值(MPE)并结合传统粒子群算法优化的支持向量机的高压输电线故障选相方案。通过MATLAB/Simulink对各种工况下的不同故障参数进行仿真,提取故障暂态电压信号的MPE作为特征向量输入到经粒子群算法优化的支持向量机模型中来判别输电线故障类型和故障相别,并用实际数据加以验证。结果表明,在高压输电线路中利用多尺度排列熵量化暂态电压信号能全面反映故障暂态信号特征,识别故障精确度可高达100%,不受故障发生位置、过渡电阻大小、发生故障初始角状态的影响,并且可以克服电压信号在系统强电源侧灵敏度不足的缺陷。 展开更多

关键词 故障选相 三相电压 多尺度排列熵(MPE) 支持向量机(SVM) 强电源侧

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基于EMD分解和广义相位排列熵的相近金属材料分类 被引量：3

7

作者 马明明 张小凤 +1 位作者 贺升平 贺西平 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期112-118,共7页

为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取... 为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取差异显著的信号分量的广义相位排列熵作为特征量,采用KSVM(KNN-SVM)算法,实现对金属材料的分类。通过实验采集性质相近的40个金属材料的超声回波信号,利用提出的算法提取回波信号特征,结合KSVM分类器进行分类。结果表明:金属材料IMF1分量的广义相位排列熵差异最显著,以此作为对40个金属材料超声回波信号的特征进行分类,分类效果稳定且准确率高于96.3%。 展开更多

关键词 广义相位排列熵 EMD 超声回波信号 IMF分量 KSVM 金属材料

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基于排列熵理论的非线性系统特征提取研究 被引量：13

8

作者 武薇 申永军 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期67-73,共7页

提出一种基于排列熵及其改进理论的伪相平面法,从而可以提取非线性系统中的微弱周期信号特征。通过选择合理的时间延迟和嵌入维数,对Duffing系统的响应信号进行相空间重构,得到一次排列熵和二次排列熵。随后将位移激励、一次排列熵和二... 提出一种基于排列熵及其改进理论的伪相平面法,从而可以提取非线性系统中的微弱周期信号特征。通过选择合理的时间延迟和嵌入维数,对Duffing系统的响应信号进行相空间重构,得到一次排列熵和二次排列熵。随后将位移激励、一次排列熵和二次排列熵作为数据集,组成位移激励-一次排列熵和位移激励-二次排列熵两种伪相平面。通过将这两种方法与传统的相平面法、频谱分析和排列熵、排列熵谱、二次排列熵、二次排列熵谱的提取效果进行对比,验证了该方法的合理性。研究表明该方法能够对非线性系统中的微弱周期信号特征进行提取,取得了较好效果。 展开更多

关键词 排列熵 伪相平面 DUFFING系统 特征提取

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基于相空间重构与改进GSA-SVM的高压断路器机械故障诊断 被引量：22

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作者 夏小飞 芦宇峰 +1 位作者 苏毅 杨健 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第10期169-176,共8页

断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用... 断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用粒子群算法(PSO)改进的万有引力搜索算法(GSA)混合算法优化支持向量机参数,利用断路器实测振动信号进行验证。结果表明:相空间重构与排列熵结合能够准确提取断路器振动信号的特征,采用PSO-GSA改进的支持向量机能快速有效分辨断路器故障类型,解决了现有诊断方法的路径扭曲、能量泄露和模态混叠等问题。 展开更多

关键词 断路器振动信号 相空间重构 排列熵 万有引力搜索算法(GSA) 支持向量机(SVM)

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油水两相流水包油流型多尺度排列熵分析 被引量：13

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作者 杜萌 金宁德 +2 位作者 高忠科 朱雷 王振亚 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期113-121,共9页

采用多尺度排列熵算法研究了垂直油水两相流水包油流型的多尺度动力学特性.首先,在内径为20 mm的垂直管道内采集了油水两相流水包油流型电导传感器波动信号,然后计算了不同流动工况下电导波动信号的多尺度排列熵值.研究发现多尺度排列... 采用多尺度排列熵算法研究了垂直油水两相流水包油流型的多尺度动力学特性.首先,在内径为20 mm的垂直管道内采集了油水两相流水包油流型电导传感器波动信号,然后计算了不同流动工况下电导波动信号的多尺度排列熵值.研究发现多尺度排列熵率与均值可定量刻画水包油流型动力学复杂性;此外,提出了通过增量时间序列累积量与多尺度排列熵率联合分布识别三种不同水包油流型的新途径. 展开更多

关键词 油水两相流 多尺度排列熵 流体动力学

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基于两参数熵的广义相位排列熵算法 被引量：5

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作者 康欢 张小凤 张光斌 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期1205-1216,共12页

广义排列熵(PEq,δ)取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPEq,δ)算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q... 广义排列熵(PEq,δ)取恰当参数时能放大系统的微小变化,而信号的相位相比于幅度包含更多关键信息.本文将相位信息引入到广义排列熵中,提出了广义相位排列熵(PPEq,δ)算法,验证了广义相位排列熵在检测系统动态改变方面的优势,分析了参数q,δ选取对于系统动态改变的影响,探究了数据长度和噪声对于广义相位排列熵的影响.最后,将广义相位排列熵算法运用到异常心电信号检测分析中.仿真结果表明,当广义排列熵和广义相位排列熵的q,δ取值相同时,广义相位排列熵对于同一动态变化的检测效果更为显著.无论是针对logistic映射还是异常心电信号的动态变化检测,当q> 0,δ> 0时,减小q值或者增大δ值,或者同时减小q值增大δ值,都能提高广义排列熵和广义相位排列熵对于动态改变的检测效果.此外,数据长度改变对于广义排列熵和广义相位排列熵基本无影响且两者对噪声均具有良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 广义相位排列熵 动态改变检测 LOGISTIC映射 心电信号 非线性分析

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