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基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法
被引量：
32
1
作者
余发军
周凤星
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期206-209,共4页
在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用...
在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。
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关键词
故障诊断
集合经验模式分解
自相关函数
能量集中比
自适应
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职称材料
题名
基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法
被引量：
32
1
作者
余发军
周凤星
机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部
工程
研究中心
中原工学院信息商务学院信息工程系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期206-209,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174106)
文摘
在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。
关键词
故障诊断
集合经验模式分解
自相关函数
能量集中比
自适应
Keywords
fault diagnosis
EEMD
autocorrelation function
energy concentration ratio
adaptive
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法
余发军
周凤星
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
32
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