共查询到10条相似文献,搜索用时 220 毫秒
1.
为了更加有效地去除噪声对被测信号的干扰,分析了传统小波阈值估计方法的局限性,提出了一种基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法。该方法利用样本熵作为信息价值函数以确定最优小波包,且以样本熵为判据,对不同的分解层数设置不同的阈值,选取使得去噪后得到的噪声估计信号样本熵值最大的阈值作为最优阈值。对仿真信号进行分析证明了该方法的有效性,将该方法应用于滚动轴承振动信号去噪分析且与其他阈值方法相对比,结果表明该方法去噪后的信号较其他方法而言频谱中的干扰频率更少且滚动轴承的基频以及故障频率更为突出,去噪效果更好,是一种更为优越的去噪算法。 相似文献
2.
3.
针对在强背景噪声情况下,齿轮故障信号信噪分离难,给故障诊断带来麻烦的问题,提出了一种基于形态小波去噪的齿轮故障诊断方法。方法结合了数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性,先采用形态小波方法对齿轮的振动信号进行消噪预处理,再计算信号的时频谱和功率谱,提取故障特征。给出了形态小波方法在齿轮故障诊断中的应用原理、方法步骤和评价指标。仿真和实验结果表明,方法可以有效地去除强噪声的干扰,提高信噪比,突现出信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的精度。 相似文献
4.
为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,分析了样本熵算法与噪声的关系,提出了一种基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法。在阈值函数方面,该方法利用样本熵作为特征参数,对含噪信号小波包系数的噪声分布进行表征,且依据此特征参数值对阈值函数进行改进,使其能够根据信号的小波包系数受噪声影响的情况进行自适应的调整;在阈值选取方面,定义去噪后信号与原始信号之差作为噪声信号的估计,利用样本熵作为判别依据,选取使得噪声估计的样本熵值最大的阈值作为最优阈值。该方法与其他方法进行对比,结果表明,该方法能够有效地去除噪声且更好地还原信号的频率特征,是一种更为优越的去噪算法。 相似文献
5.
6.
7.
针对传统的小波空域相关去噪算法存在噪声与信号系数误判以及终止滤波迭代过程的阈值确定困难等问题,提出了1种基于样本熵的改进空域相关去噪算法。考虑到不同频率段的小波包系数中噪声含量的不同,对不同小波包节点系数分别进行归一化相关系数计算与去噪迭代,且对每1次迭代后的小波包节点系数进行样本熵计算,选取当各节点小波包系数样本熵取最大值时做为终止迭代条件,认为此时的小波包系数全为噪声系数。对仿真信号进行分析,结果证明了该方法的有效性;将该方法应用于故障滚动轴承振动信号去噪中,能够较好地还原信号的特征频率,取得了较其他传统算法更好的去噪效果。 相似文献
8.
9.
采用定子电流法对电机及其拖动设备进行扭振监测与诊断时,电流信号中频率成分复杂,不仅包含故障频率还有工频及其他信号成分,使用传统的信号处理方法难以将故障频率成分从中分离出来,造成诊断不准确。采用循环平稳的方法对电流信号进行解调,以去除电流信号中的工频干扰,同时对故障频率进行分离,达到更准确识别故障的目的。数据仿真和现场试验的结果表明,采用该种方法能够去除工频成分和分离故障信息,提高了采用定子电流法进行故障诊断的准确性。 相似文献