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

【摘要】：噪聲的干擾導(dǎo)致滾動(dòng)軸承早期故障信號(hào)不易被發(fā)現(xiàn),有效濾除噪聲信號(hào)是實(shí)現(xiàn)設(shè)備早期故障診斷的關(guān)鍵。對(duì)基于Sigmoid函數(shù)的變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法(G-SVSLMS)進(jìn)行相關(guān)性改進(jìn),并將該方法應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)的初始降噪。根據(jù)冗余提升原理對(duì)一次降噪后信號(hào)進(jìn)行再降噪,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的有效提取。實(shí)驗(yàn)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(xué)院;北京工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：國(guó)家軟科學(xué)計(jì)劃科技部資助項(xiàng)目(2014GXS4B046)
【分類號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：2077056