《表1 重叠区间样本数与排列熵均值》

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《EMD与排列熵在提升机跳绳故障诊断中的应用》

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由图7可知，当滤除系统中的高频噪声后，跳绳状态、正常状态的排列熵值降低，且在IMF4，IMF5分量中，两种状态下张力信号排列熵值区分度较好，正常状态下的排列熵小于跳绳状态下排列熵，与预期结果相符。对比正常状态前35组数据与后15组数据的排列熵可知，拨动力对钢丝绳张力影响可以忽略，张力变化是由跳绳故障引起的，说明了试验结果的有效性。将100组数据的原始信号、IMF4，IMF5分量排列熵值计算平均值，将正常状态最大排列熵与跳绳状态最小排列熵作为端点构成重叠区间，统计两状态下排列熵位于重叠区间的样本个数，如表1所示。