| 机械故障的级联共振和EMD联合参数辨识方法 |
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| 引用本文： | 孙文军,芮国胜,张驰,张洋. 机械故障的级联共振和EMD联合参数辨识方法[J]. 电子测量与仪器学报, 2016, 30(3): 352-360 |
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| 作者姓名： | 孙文军 芮国胜 张驰 张洋 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院 电子信息工程系 烟台 264001,海军航空工程学院 电子信息工程系 烟台 264001,海军航空工程学院 研究生管理大队 烟台 264001,海军航空工程学院 电子信息工程系 烟台 264001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41476089）资助项目 |
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| 摘 要： | 针对强噪声背景下机械故障信号难以检测,参数辨识难度高的问题,提出了基于级联随机共振和经验模态分解的联合参数辨识方法。该方法利用EMD分层分解的思想,可以结合标准平均方差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)准则筛选出最优IMF分量,最终实现原信号频率特征参数的准确拟合。实验结果表明,文中算法可有效消除随机共振处理后信号的边缘脉冲,进而实现信号频率的准确检测。在信噪比低于-15 dB时,算法的检测性能提升了约一个数量级,在固定检测差错概率为10~(-3)时,算法的信噪比增益可达到8 dB。新算法对于机械故障信号中的频率参数辨识具有检测误差小、适应范围广泛的优势,在保证带来一定信噪比增益的同时,可实现工程器件状态的准确判断,对于提取机械系统的故障特征、识别故障类型以及进一步地排故检修具有重要意义。
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| 关 键 词： | 随机共振；EMD分解；NMSE准则；频率检测 |
Identification method of mechanical fault based on CBSR and EMD joint parameter |
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| Sun Wenjun,Rui Guosheng,Zhang Chi and Zhang Yang. Identification method of mechanical fault based on CBSR and EMD joint parameter[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2016, 30(3): 352-360 |
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| Authors: | Sun Wenjun Rui Guosheng Zhang Chi Zhang Yang |
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| Affiliation: | Dept. of Electronic Engineering, Naval Aeronautic and Astronautic University, Yantai 264001, China,Dept. of Electronic Engineering, Naval Aeronautic and Astronautic University, Yantai 264001, China,Graduate Management Group, Naval Aeronautic and Astronautic University, Yantai 264001, China and Dept. of Electronic Engineering, Naval Aeronautic and Astronautic University, Yantai 264001, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | stochastic resonance EMD decompose method NMSE principle frequency detection |
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