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

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基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法

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摘要

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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来源
《计算机应用研究》 |2015年第1期|206-209|共4页
作者
余发军; 周凤星;
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作者单位

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;

武汉430081;

中原工学院信息商务学院信息工程系;

郑州451191;

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;

武汉430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号分析;
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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