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基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取 总被引:8,自引:2,他引:6
基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。 相似文献
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超声检测作为一种无损检测技术逐渐被应用到金属镀层厚度的测量中,但在纵波超声的盲区范围内,超薄镀层的超声信号往往会与界面波信号发生强耦合,使得超薄镀层厚度信息难以被直接提取。因此,以超声显微测量为依托,创新出一个超声特征参量—频谱样本熵;并基于软测量的思路,在频谱样本熵和超薄镀层厚度之间建立映射关系,实现对贵金属镀层厚度的准确表征与预测。利用镀层厚度为百微米级的纯银镀金试样进行验证实验,结果表明:基于频谱样本熵的预测模型平均精度可达94.7%,优于传统超声特征分析方法,验证了新型量化表征方法的有效性。 相似文献
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基于复小波块阈值的降噪方法及其在机械故障诊断中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声,导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性,可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的NeighBlock降噪法更高的信噪比,不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除冲击信号中的脉冲噪声.对实际信号的研究表明:这种降噪方法可以提取齿轮箱早期故障信息和强噪声背景情况下的隐含故障信息,特别对提取弱冲击故障信号非常有效. 相似文献