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本文提出一种适用于发动机机体振动信号的时频域二次去噪方法,从时域和频域两个方向对机体振动信号进行两次去噪。其中时域去噪过程首先是利用包络导数算子和短时能量概念来对时域上的噪声信号和工作特征信号进行识别和分割,再通过非局部均值(Non-Local Mean, NLM)方法实现去噪。而频域去噪过程则是先基于时变滤波-经验模态分解(Time Varying Filtering-Empirical Mode Decomposition, TVF-EMD)对振动信号进行时频特征提取,再提出一种融合差分熵的NLM方法对提取的本征模函数进行自适应去噪。应用所提出的去噪方法对实测的发动机机体振动信号进行分析,结果表明:该方法在时频域的去噪效果十分显著,在发动机状态监测和故障特征提取方面具有较大的应用潜力。 相似文献
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