《表2 5种齿轮状态ISC分量符号熵》

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《基于内禀尺度分量符号熵和ANNC的齿轮故障诊断方法》

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以SF1状态为例，对其振动信号进行LCD分解，结果如图5所示。从图5中可以看到，LCD方法将信号分解成了10个ISC分量和1个余量。在对信号进行LCD分解后，就可以按照符号熵的计算步骤计算每个ISC分量的符号熵，在计算符号熵时符号序列长度L=3，时延τ=1。齿轮5种状态各2个样本ISC分量符号熵如表2所示。