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题名矿用永磁直驱电机异响声信号降噪方法研究
被引量：7
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作者
马红荣
刘洪伟
牟宗磊
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机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
力博重工科技股份有限公司
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期44-53,共10页
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基金
山东省自然科学基金(ZR2020KE061)
泰安市科技创新重大专项项目(2021ZDZX013)
济宁市重点研发计划项目(2022AQGX003)资助。
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文摘
针对矿用永磁直驱电机异响声信号噪声干扰大,有用信号被噪声淹没难以提取的问题,提出一种融合改进VMD与小波软阈值的降噪方法。首先,利用粒子群算法优化变分模态分解算法得到分解层数k和惩罚因子α的最优参数组合,基于最优参数组合分解获得矿用永磁直驱电机异响声信号k个本征模态分量(IMF)。其次,利用加权裕度指标筛选出有效信号分量和需进一步分解的含噪分量,基于小波软阈值对含噪分量进一步降噪。最后,将有效信号分量与小波软阈值降噪后的分量重构得到最终降噪信号。应用此方法分别对仿真信号和矿用永磁直驱电机异响声信号降噪,并与其他方法对比。试验结果表明,该方法能将仿真信号信噪比提升至27.5247 dB,均方根误差降低至0.0855,实测信号信噪比提升至34.7153 dB,均方根误差降低至0.0067,降噪效果较好,为后续的故障特征提取与故障诊断工作提供数据基础。
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关键词
矿用永磁直驱电机
异响声信号
降噪方法
改进变分模态分解
小波软阈值
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Keywords
direct-driven permanent magnet motor in coal mine
abnormal sound signal
denoising method
improved variational mode decomposition
the wavelet soft threshold
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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