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针对采集的换挡工况加速度信号中存在的噪声对换挡品质评价指标值提取的准确性和复杂性产生较大影响的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值方法结合的信号降噪方法。首先利用EMD将含噪的原始信号分解为有限个本征模态函数(imf)分量,然后对高频imf分量进行小波阈值降噪,并将降噪后高频分量和低频分量利用EMD进行重构得到降噪后的信号。最后对某一换挡工况的加速度信号进行降噪试验。试验结果表明,在换挡加速度信号降噪方面,基于EMD和小波阈值的降噪方法与传统的EMD分解降噪、小波阈值降噪相比,能够更好地保留原始信号特征形态,降噪效果更明显。该方法为换挡加速度信号的降噪处理提供了一种可行的思路,为后续整车驾驶性评价创造了条件。 相似文献
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针对轴承振动的非平稳性特点和频谱成分的混杂性,提出了基于小波的信号自适应阈值降噪法。自适应阈值降噪法首先对信号进行离散正交小波多层分解,对分解后的各层细节系数中模小于某阈值的系数进行处理,然后将处理完的小波系数再进行反变换,重构出经过降噪后的信号。用仿真信号进行降噪处理,结果表明:通过选择合适的小波基和阈值选择规则,可以实现信号的完美降噪;实测轴承振动信号用小波降噪方法进行预处理,提高了信噪比,进一步作频谱分析得到了故障特征信息,为诊断决策提供了依据。 相似文献
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局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是近年出现的一种新的时频分析方法,在故障诊断领域的应用日益广泛。本文提出一种改进的局域均值分解和小波降噪结合的降噪方法,并与小波变换的信号降噪方法、基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和小波的信号降噪方法进行对比,利用信噪比和均方根误差比较降噪效果。再通过滚动轴承内外圈故障信号的频谱分析实例,证明该方法很好地去除混杂在故障信号中的噪声,准确地判断出滚动轴承发生故障的类型及部位。 相似文献
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《中国测试》2017,(1):101-105
超声检测信号中通常包含大量噪声,而其中材料晶界散射的噪声是一种相关噪声。鉴于传统的方法难以将这种噪声和缺陷回波信号区分,提出一种EMD和小波熵阈值联合降噪的算法。该算法首先对目标信号进行EMD分解,提取具有噪声特性的IMF分量进行小波分解,利用含噪系统熵增的特性,在分解各尺度层的细节部分选用小波熵自适应阈值降噪,然后将剩余分量和降噪处理后的信号进行重构。仿真信号结果表明:该降噪方法(EMD-WET)输出信号的信噪比(SNR)为7.9 d B、均方根误差(RMSE)为18.1、相似系数(NCC)为0.92,优于传统的小波软、硬阈值方法。对实测信号进行处理,该方法降低信号中的大部分噪声,更好地还原回波信号的波形。 相似文献
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针对早期齿轮故障诊断中噪声干扰大,故障特征难以提取的问题提出基于K-SVD稀疏表示小波降噪算法。该算法克服传统小波阈值降噪算法只对小波系数进行逐点处理,而忽略小波系数整体架构的缺点,充分考虑小波系数结构特点,在强噪声下仍具有很好稳健性。通过对模拟信号和实测发动机减速器齿轮毂信号分析,证明小波降噪算法正确性和在实际工程应用中的价值。 相似文献
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为了进一步降低桥梁健康监测采样信号的噪声水平,根据其信号特征,在传统EMD小波阈值降噪算法的基础上,提出一种改进的降噪算法,称为EMD小波相关降噪算法。该算法综合了EMD、小波变换和相关检测三种方法的优点,首先对各阶IMF小波降噪前后的分量分别进行整体和局部相关检测,并以前三阶整体相关系数的均值作为降噪阈值,最后进行局部相关阈值降噪,得到降噪后的信号。将该算法与EMD小波阈值降噪和小波默认阈值降噪算法进行数值仿真和有限元仿真试验对比,结果表明,提出的EMD小波相关降噪算法具有更好的降噪效果,能够用于桥梁健康监测采样信号降噪处理。 相似文献
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Majid Norouzi Keshtan Mehrdad Nouri Khajavi 《Research in Nondestructive Evaluation》2013,24(3):155-174
ABSTRACTStudying vibrational signals is one reliable method for monitoring the situation of rotary machinery. There are various methods for converting vibrational signals into usable information for fault diagnosis, one of which is the empirical mode decomposition method (EMD). This article is about diagnosing bearing faults using the EMD method, employing nondestructive test. Vibration signals are acquired by a bearing test machine. The discrete wavelet bases are used to translate vibration signals of a roller bearing into time-scale representation. Then, an envelope signal can be obtained by envelope spectrum analysis of wavelet coefficients of high scales. Local Hilbert marginal spectrum can be obtained by applying thr EMD method to the envelope signal from which the faults in a roller bearing can be diagnosed and fault patterns can be identified. The results have shown bearing faults frequencies are easily observable. There is a variant of the EMD method called the ensemble EMD (EEMD), which overcomes the mode mixing problem which may occur when the signal to be decomposed is intermittent. The EEMD method is also applied to the acquired signals, and the two methods were compared. While the outcomes of both methods do not differ much, one important merit of the EMD is that it has much less computational processing time than EEMD. 相似文献
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基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法 总被引:27,自引:17,他引:27
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode function,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析,由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。 相似文献
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基于第二代小波和EMD的解调方法及其应用研究 总被引:4,自引:2,他引:4
针对复合故障中滚动轴承微弱冲击性故障特征难于提取的问题,提出基于第二代小波和EMD的解调方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障微弱信号的特征提取研究.该方法首先应用第二代小波分解与重构原始信号,针对分解与重构出的高频段信号进行经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),得到若干个本征模函数(Intrinsic Mode Functions, IMFs),然后针对本征模函数中的高频成分进行Hilbert包络解调,准确提取高频调制故障特征.仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性. 相似文献
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受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各... 相似文献