本文關鍵詞：機械故障的級聯(lián)共振和EMD聯(lián)合參數(shù)辨識方法

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【摘要】：針對強噪聲背景下機械故障信號難以檢測,參數(shù)辨識難度高的問題,提出了基于級聯(lián)隨機共振和經驗模態(tài)分解的聯(lián)合參數(shù)辨識方法。該方法利用EMD分層分解的思想,可以結合標準平均方差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)準則篩選出最優(yōu)IMF分量,最終實現(xiàn)原信號頻率特征參數(shù)的準確擬合。實驗結果表明,文中算法可有效消除隨機共振處理后信號的邊緣脈沖,進而實現(xiàn)信號頻率的準確檢測。在信噪比低于-15 dB時,算法的檢測性能提升了約一個數(shù)量級,在固定檢測差錯概率為10~(-3)時,算法的信噪比增益可達到8 dB。新算法對于機械故障信號中的頻率參數(shù)辨識具有檢測誤差小、適應范圍廣泛的優(yōu)勢,在保證帶來一定信噪比增益的同時,可實現(xiàn)工程器件狀態(tài)的準確判斷,對于提取機械系統(tǒng)的故障特征、識別故障類型以及進一步地排故檢修具有重要意義。
【作者單位】： 海軍航空工程學院電子信息工程系;海軍航空工程學院研究生管理大隊;
【關鍵詞】： 隨機共振 EMD分解 NMSE準則 頻率檢測
【基金】：國家自然科學基金(41476089)資助項目
【分類號】：TH17
【正文快照】： 1引言隨機共振的概念最早由Benzi提出,用于分析氣候模型的周期性[1]。緊接著,Colnlis等首次提出了非周期隨機共振的理論,并將隨機共振與信息理論結合起來[2-3]。自此,隨機共振理論作為一種非線性信號處理方法,以其特有的低能耗、高效率和算法簡單等特點,在弱信號信號檢測等領

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本文編號：862305