【摘要】：為了有效提取含噪機(jī)械故障信號(hào)中的故障特征信息,研究了一種基于小波半軟閾值消噪的盲源分離方法。利用小波半軟閾值對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行消噪處理;采用聯(lián)合近似對(duì)角化算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行盲源分離;考慮在噪聲干擾下預(yù)消噪常常不足以消除全部噪聲,因此在盲源分離后再進(jìn)行適當(dāng)?shù)南胩幚?以提高其分離性能。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to extract fault feature information from noisy mechanical fault signal, a blind source separation method based on wavelet semi-soft threshold de-noising is studied. The wavelet semi-soft threshold is used to de-noise the fault signal, the joint approximate diagonalization algorithm is used to separate the signal from the blind source, and the pre-de-noising is often not enough to eliminate all the noise under the noise interference. In order to improve the separation performance, a proper de-noising process is carried out after blind source separation. The experimental results show that the proposed method is effective and feasible.
【作者單位】： 河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(燕山大學(xué));國家冷軋板帶裝備及工藝工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51575472) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2015203356) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)研究計(jì)劃資助重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2015049) 河北省留學(xué)人員科技活動(dòng)擇優(yōu)資助項(xiàng)目(C2015005020)
【分類號(hào)】：TH17

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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本文編號(hào)：2174125