大数据框架下基于改进自适应滤波算法的机械故障信号处理 |
| |
引用本文: | 杨华芬,陈斌.大数据框架下基于改进自适应滤波算法的机械故障信号处理[J].机床与液压,2021,49(2):175-180. |
| |
作者姓名: | 杨华芬 陈斌 |
| |
作者单位: | 上海工商外国语职业学院智能制造与信息工程学院;湖北工程学院计算机与信息科学学院 |
| |
摘 要: | 针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法。以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力。实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势。
|
关 键 词: | 大数据 Hadoop平台 自适应滤波 步长因子 故障信号 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《机床与液压》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机床与液压》下载全文 |
|