為改善再生相移正弦輔助經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（RPSEMD）在噪聲影響下魯棒性較差的缺陷,引入了一種廣義的極小極大凹罰函數(shù)（GMC）作為1范數(shù)的替代,建立起了基于凸優(yōu)化的降噪框架。將該凸優(yōu)化降噪方法作為一種前處理手段,隨后利用RPSEMD對(duì)預(yù)處理過的信號(hào)進(jìn)行模態(tài)分解。數(shù)值仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)軸承故障信號(hào)的試驗(yàn)結(jié)果,以及與EMD及EEMD的對(duì)比分析表明,該方法能夠消除模態(tài)混疊現(xiàn)象的影響,有效提取軸承的故障特征頻率。 

【文章來(lái)源】：軸承. 2020,(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 理論分析
    1.1 基于GMC罰函數(shù)的凸優(yōu)化降噪算法
        1.1.1 MC罰函數(shù)的定義
        1.1.2 MC罰函數(shù)的縮放
        1.1.3 廣義極大極小凹罰函數(shù)的獲得
    1.2 RPSEMD理論描述
    1.3 基于凸優(yōu)化及RPSEMD的故障診斷方法
2 仿真信號(hào)分析
3 試驗(yàn)分析
    3.1 試驗(yàn)1
    3.2 試驗(yàn)2
4 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3056931