首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于高阶累积量MUSIC法的轧辊偏心信号提取
引用本文:王洪希,杨卫东,田伟. 基于高阶累积量MUSIC法的轧辊偏心信号提取[J]. 仪器仪表学报, 2013, 34(10)
作者姓名:王洪希  杨卫东  田伟
作者单位:1. 北京科技大学自动化学院 北京100083;北华大学电气信息工程学院 吉林132021
2. 北京科技大学自动化学院 北京100083
3. 北华大学电气信息工程学院 吉林132021
摘    要:针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,研究了一种基于高阶累积量的MUSIC法和Prony法相结合的轧辊偏心信号提取新方法.首先采用基于高阶累积量的MUSIC法对偏心信号进行空间分解达到降阶的效果,能够有效地抑制噪声,在信噪比低时仍具有高的频谱分辨率,能准确提取出偏心谐波的频率及谐波的个数,对于频率相近的偏心谐波信号,不存在频带重叠的问题,克服了低信噪比时FFT法出现的频谱泄漏和栅栏效应等缺点.通过高阶累积量MUSIC法对偏心信号进行了消噪和降阶预处理后,使用Prony方法进一步估计偏心信号的各次谐波幅值和相位,弥补了Prony法对噪声敏感的弱点及对信号阶数的要求,充分发挥了其优点.仿真及实验结果验证了该结合方法的可行性和有效性,低信噪比时能够准确提取出偏心信号参数,重构的偏心模型比FFT法精度高,偏心补偿效果明显.

关 键 词:多信号分类  高阶累积量  Prony法  轧辊偏心  参数估计

Roller eccentricity signal extraction based on higher-order cumulant MUSIC algorithm
Wang Hongxi , Yang Weidong , Tian Wei. Roller eccentricity signal extraction based on higher-order cumulant MUSIC algorithm[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2013, 34(10)
Authors:Wang Hongxi    Yang Weidong    Tian Wei
Abstract:
Keywords:multiple signal classification (MUSIC)  higher-order cumulant  Prony method  roller eccentricity  parameter estimation
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号