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题名一种塔吊钢丝绳损伤检测信号降噪方法
被引量：1
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作者
杨春杰
李聪聪
刘满仓
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机构
西安邮电大学自动化学院
陕西昱琛航空设备股份有限公司质量与售后中心
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出处
《西安邮电大学学报》
2023年第4期102-110,共9页
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基金
陕西省技术创新引导计划项目(2020CGXNG-011)
陕西省教育厅服务地方专项项目(20JC0)。
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文摘
针对钢丝绳漏磁检测信号中存在的未知频率噪声干扰问题,提出一种基于多尺度样本熵(Multi-scale Sample Entropy,MSE)的自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)联合小波包阈值降噪(Wavelet Packet Threshold Denoising,WPTD)方法。将钢丝绳损伤信号分解为一系列本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,分别计算各IMF分量的多尺度样本熵,通过阈值对比筛选出含有噪声的IMF分量,进而利用小波包阈值法对这些分量进行降噪,并与保留的IMF分量进行重组,获取降噪后的损伤信号。实验结果表明,该联合降噪方法比其他降噪方法的信噪比提高了9.2%,均方根误差明显提高,滤波后的损伤信号曲线更加平滑,余弦相似度也大于0.85,能够有效降低检测信号中的噪声分量。
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关键词
信号处理
钢丝绳损伤检测
自适应噪声完备集合经验模态分解
多尺度熵
小波包阈值降噪
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Keywords
signal processing
steel wire rope damage detection
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise
multiscale entropy
wavelet packet threshold denoising
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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