二维近似熵在轴心轨迹复杂性分析中的应用

"基于二维近似熵度量轴心轨迹复杂性的研究 (2003年)" 这篇2003年的论文出自《西安交通大学学报》，由骨永刚和何正嘉两位作者撰写，主要探讨了如何利用二维近似熵（AE2d）来衡量轴心轨迹的复杂性，以此来评估旋转机械设备的运行状态。该方法在工程技术领域具有重要意义，特别是在机械设备的状态监测和故障诊断中。 二维近似熵是一种创新的复杂性度量工具，它能够揭示轴心轨迹时间模式的复杂性。与传统方法相比，二维近似熵有以下几个显著优点： 1. 数据需求少：计算二维近似熵只需要较短的时间序列数据，这使得在实时监控中更易于实施。 2. 抗噪声和抗野点能力：这种方法能有效抵抗噪声干扰和异常数据点，提高了分析的准确性。 3. 适用范围广：无论信号是确定性的还是随机性的，二维近似熵都能适用，显示了其广泛的适应性。 论文中，研究人员将二维近似熵应用于某一机组的关键轴瓦轴心轨迹的分析，通过度量其复杂性，发现二维近似熵在描述轴心轨迹的动态变化和复杂行为方面表现出强大的能力。这一发现对于早期检测和预测机械设备的故障至关重要，因为复杂性的增加可能预示着设备性能的恶化或潜在故障的存在。 通过这种方式，二维近似熵为机械设备的状态监测提供了一种新的、有效的手段，可以及时发现异常，提前进行故障预防和维修，从而避免设备突然停机造成的损失。这一研究成果对于提升工业生产的安全性和效率具有重要价值，并可能推动未来在更多领域应用类似的复杂性分析方法。 关键词：二维近似熵；复杂性；轴心轨迹；故障诊断 这篇论文属于工程技术类别，文献标识码为A，表明其在学术研究和实际应用中具有较高的参考价值。文章编号为0253-987X(2003)11-1171-04，可以在相关数据库中找到完整的文献。