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11.
针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。 相似文献
12.
孙希东 《自动化技术与应用》2015,34(4)
本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法. 相似文献
13.
自调整复合级联形态滤波算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对反射式光纤位移传感器拾取的润滑膜厚度信号中的脉冲和随机噪声干扰,提出一种自调整复合级联数学形态滤波算法。采用三角结构元素和半圆结构元素,通过开闭和闭开组合滤波及串联构造了复合级联形态滤波算法。仿真结果表明,复合级联滤波算法可提高信号的信噪比。针对传统形态滤波方法结构元素宽度随机选取造成滤波后信号信噪比低的问题,通过在不同采样频率情况下对不同信号进行滤波仿真计算,提出一种结构元素参数自调整选取方法。仿真实验和对实际润滑膜厚度信号滤波处理结果表明,自调整复合级联形态滤波算法可有效滤除信号中的脉冲干扰和随机噪声干扰。 相似文献
15.
16.
17.
针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。 相似文献
18.