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381.
针对局域波分解后去除含噪分量与虚假分量的随意性和盲目性,提出了局域波互信息降噪方法。首先用局域波对信号进行分解,计算各IMF分量与原信号的互信息,再选取互信息值高的分量进行自相关分析去除噪声成分,并用有效分量对信号进行重构。为了验证该方法的有效性,运用仿真信号进行分析,并将其应用于齿轮箱故障诊断中。对局域波互信息降噪后的齿轮箱振动信号进行小波变换,并提取小波奇异谱熵作为故障特征量进行故障识别。将结果与未进行降噪处理的识别结果相对比,证明了局域波互信息降噪在工程实践中的实用性。 相似文献
382.
383.
提出一种基于连续小波变换(CWT)和坐标注意机制残差网络(CooAtten-Resnet)的弧齿锥齿轮箱智能故障诊断方法。首先将振动信号重叠采样获得大量信号样本,将这些样本通过连续小波变换将振动信号转化为时频图,并以此构建不同故障下的时频数据集,同时通过人为添加噪声样本以验证噪声对此类诊断方法的影响;然后将时频图数据集用于CooAtten-Resnet训练;最后对故障进行分类并输出诊断结果。结果表明,该方法可以准确的识别弧齿锥齿轮箱故障,无人为添加噪声的情况诊断准确率可达100%,添加噪声后在无降噪处理的情况下准确率仍在93%以上。相较于其他方法,该方法的准确率更高,抗噪能力更强,网络收敛速度更快,诊断结果更稳定。 相似文献