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针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变分模态分解最优模态数K和二次惩罚因子α;基于最优K和α,对原始信号进行VMD分解,得到K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;利用相关系数筛选法,进行模态分量的有效模态和含噪模态识别,利用小波阈值去噪方法对含噪模态进行去噪处理;将有效模态与去噪后的模态进行重构,实现信号降噪。分别用滚动轴承故障仿真信号和试验信号进行验证,并与EMD降噪方法进行比较,结果表明该方法可有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,有利于滚动轴承故障特征的提取。 相似文献
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分散控制系统SOE性能测试及问题分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在电厂中,事件顺序记录(SOE)作为分析设备故障和生产事故的重要工具,阐述对分散控制系统SOE进行性能测试的必要性,介绍常用的SOE测试方法,应用0113-B型测试仪对SOE测试过程及内部原理进行描述,结合山东电网中各机组SOE的测试结果,对所出现的问题进行分析,提出相应解决方案。 相似文献
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