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一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法

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摘要

本发明涉及一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法，包括以下步骤：S1、采集旋转机械的加速度信号，确定待探测故障类型的故障周期以及最大迭代次数；S2、采用服从正态分布的随机数初始化一个FIR滤波器；S3、利用所述FIR滤波器对加速度信号滤波并计算滤波信号的周期性噪声幅值比；S4、计算所述周期性噪声幅值比的梯度；S5、通过RMSProp算法更新所述FIR滤波器的值，使得滤波信号的周期性噪声幅值比下降；S6、重复S3‑S5，达到最大迭代次数时输出滤波后的信号。本发明能够增强旋转机械故障激发的周期性冲击特征，为旋转机械故障诊断和健康状态监测提供准确的计算依据。

著录项

  • 公开/公告号CN114564986A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202210159676.X

  • 发明设计人 胡建中;方波;许飞云;贾民平;黄鹏;

    申请日2022-02-21

  • 分类号G06K9/00;G01M99/00;G01M13/045;

  • 代理机构北京德崇智捷知识产权代理有限公司;

  • 代理人郝雅洁

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 15:30:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    公开

    发明专利申请公布

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