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针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 相似文献
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针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
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精确的姿态角在四旋翼飞行器稳定飞行中起着非常重要的作用,为了实现小型低成本四旋翼飞行器高精度姿态数据的输出,搭建了STM32F103、MPU6050和气压计组成的姿态检测系统。并基于四元数微分方程,提出了一种PI改善型互补滤波姿态求解器的设计算法。该算法对陀螺仪测量数据进行了高通滤波、对加速度计和磁力计测量数据进行了低通滤波,提高了姿态解算精度。最后,通过实验平台将测量的PI改善型互补滤波算法与普通互补滤波算法四旋翼姿态角进行了比较分析,实验结果表明,PI改善型互补滤波算法求解器的姿态角动态误差较小,性能更稳定,能够满足小型低成本四旋翼飞行要求。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(20)
介绍了图像去噪流程,研究了图像椒盐噪声处理中的两种算法,均值滤波算法和中值滤波算法,详细阐述了两种算法的基本原理和实现方法,在Matlab环境下利用两种算法对图像进行去噪处理,并对去噪结果进行比较、分析,实验结果表明两种算法都能有效滤除图像中的椒盐噪声,中值滤波算法在保护图像细节方面要优于均值滤波算法。 相似文献
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《Planning》2015,(24)
在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。 相似文献