改進(jìn)集成噪聲重構(gòu)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾奈⑷鯐r(shí)頻特征增強(qiáng)方法及應(yīng)用
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【摘要】：基于噪聲利用機(jī)制,集成噪聲重構(gòu)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒?Ensemble noise-reconstructed empirical mode decomposition,ENEMD)利用原信號(hào)中固有噪聲分量改善模式混淆現(xiàn)象,并通過固有噪聲分量的相互抵消作用實(shí)現(xiàn)信號(hào)降噪。然而,該方法中關(guān)鍵噪聲估計(jì)技術(shù)采用類硬閾值處理方式,忽略系數(shù)之間相關(guān)性。為此,研究基于相鄰系數(shù)降噪原理的ENEMD噪聲估計(jì)技術(shù),提高固有噪聲分量估計(jì)的準(zhǔn)確性。在此基礎(chǔ)上,將改進(jìn)ENEMD方法引入Hilbert-Huang變換中,提出改進(jìn)ENEMD的微弱時(shí)頻特征增強(qiáng)方法。該方法以無模式混淆的本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)準(zhǔn)確表征微弱故障信號(hào)的瞬時(shí)頻率,并以降噪IMF有效提高時(shí)頻譜信噪比,消除時(shí)頻譜中噪聲雜點(diǎn),顯著提高信號(hào)時(shí)頻表示的分辨率,增強(qiáng)微弱故障的時(shí)頻表征并突顯局部故障征兆,為機(jī)械早期和微弱故障識(shí)別提供有效手段。工程實(shí)例表明該方法有效揭示空氣分離壓縮機(jī)碰撞與摩擦故障征兆,并成功提取重油催化裂化機(jī)組早期微弱碰摩故障特征。
【作者單位】： 上海無線電設(shè)備研究所;西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51405301) 上海市青年科技啟明星計(jì)劃(16QB1403700)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH45;TH17
【正文快照】： 0前言1工程實(shí)踐中,我們期望對(duì)關(guān)鍵機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行中萌生的故障做到防微杜漸,保障設(shè)備長(zhǎng)周期安全運(yùn)行。而微弱故障通常是指處于早期階段的微弱或潛在故障,具有癥狀不明顯、特征信息微弱等特點(diǎn);也指故障特征被機(jī)械系統(tǒng)多干擾源和強(qiáng)噪聲所淹沒,致使信噪比低,難以識(shí)別[1]。現(xiàn)有機(jī)
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 高強(qiáng);段晨東;房祥波;劉本超;;一種改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒╗A];第十二屆全國(guó)設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年
，本文編號(hào)：1237369
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