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摘要
针对多尺度样本熵受样本长度影响较大，且粗粒化过程较粗糙，易忽略有效信息的不足，在复合多尺度样本熵的基础上，以采样点间能量分布作为权重进行粗粒化计算，提出了改进的复合多尺度样本熵，并将其应用于行星齿轮箱故障诊断。通过仿真信号研究不同参数和不同噪声特性对改进复合多尺度样本熵算法的影响，将其与多尺度样本熵、广义多尺度样本熵、复合多尺度样本熵进行对比，验证了本文改进算法的稳定性。结合变分模态分解、主成份分析和支持向量机对行星齿轮箱实验信号进行故障诊断。对比结果表明：本文所提方法能够有效地实现不同工况和不同结构行星齿轮箱太阳轮常见故障诊断，且故障识别率达到95%以上，具有一定的有效性。
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