本文關(guān)鍵詞：機(jī)械故障的級(jí)聯(lián)共振和EMD聯(lián)合參數(shù)辨識(shí)方法

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【摘要】：針對強(qiáng)噪聲背景下機(jī)械故障信號(hào)難以檢測,參數(shù)辨識(shí)難度高的問題,提出了基于級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的聯(lián)合參數(shù)辨識(shí)方法。該方法利用EMD分層分解的思想,可以結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)平均方差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)準(zhǔn)則篩選出最優(yōu)IMF分量,最終實(shí)現(xiàn)原信號(hào)頻率特征參數(shù)的準(zhǔn)確擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中算法可有效消除隨機(jī)共振處理后信號(hào)的邊緣脈沖,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻率的準(zhǔn)確檢測。在信噪比低于-15 dB時(shí),算法的檢測性能提升了約一個(gè)數(shù)量級(jí),在固定檢測差錯(cuò)概率為10~(-3)時(shí),算法的信噪比增益可達(dá)到8 dB。新算法對于機(jī)械故障信號(hào)中的頻率參數(shù)辨識(shí)具有檢測誤差小、適應(yīng)范圍廣泛的優(yōu)勢,在保證帶來一定信噪比增益的同時(shí),可實(shí)現(xiàn)工程器件狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷,對于提取機(jī)械系統(tǒng)的故障特征、識(shí)別故障類型以及進(jìn)一步地排故檢修具有重要意義。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 隨機(jī)共振 EMD分解 NMSE準(zhǔn)則 頻率檢測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41476089)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 1引言隨機(jī)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(jī)共振的理論,并將隨機(jī)共振與信息理論結(jié)合起來[2-3]。自此,隨機(jī)共振理論作為一種非線性信號(hào)處理方法,以其特有的低能耗、高效率和算法簡單等特點(diǎn),在弱信號(hào)信號(hào)檢測等領(lǐng)

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本文編號(hào)：862305