Entropy measurements are an accessible tool to perform irregularity and uncertainty measurements present in time series. Particularly in the area of signal processing, Multiscale Permutation Entropy (MPE) is presented as a characterization methodology capable of measuring randomness and non-linear dynamics present in non-stationary signals, such as mechanical vibrations. In this article, we present a robust methodology based on MPE for detection of Internal Combustion Engine (ICE) states. The MPE is combined with Principal Component Analysis (PCA) as a technique for visualization and feature selection and KNearest Neighbors (KNN) as a supervised classifier. The proposed methodology is validated by comparing accuracy and computation time with others presented in the literature. The results allow to appreciate a high effectiveness in the detection of failures in bearings (experiment 1) and ICE states (experiment 2) with a low computational consumption.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00