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为了提取受强背景噪声干扰的信号中的弱故障特征,提出一种基于局部均值分解的多层混合滤噪方法(Local Mean Decomposition-Multilayer Hybrid De-noising,LMD-MHD)。针对LMD分解所得的乘积函数(Product Function,PF)分量可能存在虚假分量的问题,提出一种多指标综合决策方法,结合各指标在不同故障阶段的量化能力,筛选出合理的有效PF分量。将小波阈值滤噪设为奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的前置处理单元,使保留的较大奇异值以特征信息贡献为主,减少干扰成分,并采用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定奇异值重构阶数。轴承早期故障振动信号的试验结果表明,该方法能够可有效滤除随机噪声和脉冲干扰,提取强背景噪声下的早期弱故障特征,提高轴承故障诊断的准确性。 相似文献
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为了提取受强背景噪声干扰的信号中的弱故障特征,提出一种基于局部均值分解的多层混合滤噪方法(Local Mean Decomposition-Multilayer Hybrid De-noising,LMD-MHD)。针对LMD分解所得的乘积函数(Product Function,PF)分量可能存在虚假分量的问题,提出一种多指标综合决策方法,结合各指标在不同故障阶段的量化能力,筛选出合理的有效PF分量。将小波阈值滤噪设为奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的前置处理单元,使保留的较大奇异值以特征信息贡献为主,减少干扰成分,并采用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定奇异值重构阶数。轴承早期故障振动信号的试验结果表明,该方法能够可有效滤除随机噪声和脉冲干扰,提取强背景噪声下的早期弱故障特征,提高轴承故障诊断的准确性。 相似文献
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为了提取受谐波和随机噪声干扰的信号中的冲击故障特征,提出基于平均组合差值形态滤波（ACDIF）和Teager能量峭度（TEK）的滚动轴承故障诊断方法.将对冲击成分具有不同抑制方式的4种基本形态算子两两合并加强抑制效果,组合作差反向提取出正、负冲击,构造出一组新的组合差值形态算子（CDIF）,通过比较分析选择其中2种CDIF的平均值作为最终滤波输出.针对滤波过程中结构元素（SE）的选择问题,采用TEK作为评价指标筛选最佳结构元素长度,有效提高了滤波处理的效率和精确度.数值仿真和轴承外圈故障振动信号的试验结果表明,利用该方法能够有效地滤除随机噪声和谐波干扰,提取强背景噪声下的冲击故障特征,滤波效果优于传统方法. 相似文献
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