《表5 正常状态和故障状态行星齿轮箱多尺度排列熵的差异》

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《基于多尺度排列熵的复合行星齿轮故障诊断研究》

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时间序列数据的长短直接影响多尺度排列熵的计算结果的准确性，较短的时间序列数据会导致计算结果失稳，过长则会导致运算成本的增加，为此，计算了不同长度的行星齿轮正常状态振动响应的多尺度排列熵结果，如图9所示。不同序列长度的熵值趋势基本一致，当序列长度大于5000时，多尺度排列熵趋于稳定。考虑计算时间与计算结果精确性，时间序列长度选为10240。行星齿轮箱不同状态下的多尺度排列熵，如图10所示。从图中可以看出尺度因子（1～15），三种状态的排列熵有明显增大的趋势，熵值比较接近，无法通过熵值的大小区分三种不同状态，在尺度因子大于15，排列熵相对平稳，走势趋于平缓，此时，三种状态的多尺度排列熵有明显的差距，存在着正常状态>单一故障>复合故障的特点，说明随着，通过多尺度排列熵可以对较好的区分行星齿轮传动系统的状态。