本文選題：自適應(yīng)算法 + 小波分析�。� 參考：《制造技術(shù)與機床》2017年10期

【摘要】：噪聲的干擾導(dǎo)致滾動軸承早期故障信號不易被發(fā)現(xiàn),有效濾除噪聲信號是實現(xiàn)設(shè)備早期故障診斷的關(guān)鍵。對基于Sigmoid函數(shù)的變步長自適應(yīng)算法(G-SVSLMS)進行相關(guān)性改進,并將該方法應(yīng)用于振動信號的初始降噪。根據(jù)冗余提升原理對一次降噪后信號進行再降噪,從而實現(xiàn)設(shè)備振動信號的有效提取。實驗及工程數(shù)據(jù)分析表明該復(fù)合方法的應(yīng)用效果明顯高于單一濾波方法。
[Abstract]:The early fault signal of rolling bearing is not easy to be found due to the noise disturbance, and the key to realize the early fault diagnosis is to filter the noise signal effectively. The variable step size adaptive algorithm (G-SVSLMS) based on Sigmoid function is improved and applied to the initial noise reduction of vibration signal. According to the principle of redundant lifting, the signal after the first noise reduction is de-noised again, so that the vibration signal of the equipment can be extracted effectively. Experimental and engineering data analysis show that the application effect of this composite method is obviously higher than that of single filtering method.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學院;北京工業(yè)大學機電學院;
【基金】：國家軟科學計劃科技部資助項目(2014GXS4B046)
【分類號】：TH133.33

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