本文關(guān)鍵詞：基于多層多位置稀疏的滑動(dòng)軸承AE信號(hào)降噪

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【摘要】：滑動(dòng)軸承的聲發(fā)射(Acoustic Emission,AE)信號(hào)噪聲污染嚴(yán)重,限制了K均值奇異值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)字典算法的降噪能力�；诖�,結(jié)合AE信號(hào)特點(diǎn),提出了基于多層多位置稀疏的滑動(dòng)軸承AE信號(hào)降噪算法。首先提出移動(dòng)標(biāo)尺策略重構(gòu)AE信號(hào),使信號(hào)獲得多層多位置的稀疏特性,解決了K-SVD容易忽略原子間隱藏信息的問題,然后通過灰色B型絕對(duì)關(guān)聯(lián)度降低字典原子冗余度,提高字典運(yùn)算速度。因此,與傳統(tǒng)的K-SVD算法相比,該算法具有更好的降噪性能。應(yīng)用到實(shí)例中,該算法成功獲得了滑動(dòng)軸承不同程度摩擦狀態(tài)的變化,證明了該算法的有效性。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院七系;駐二四七廠軍事代表室;
【關(guān)鍵詞】： 滑動(dòng)軸承 聲發(fā)射 K均值奇異值分解(K-SVD) 移動(dòng)標(biāo)尺 灰色B型絕對(duì)關(guān)聯(lián)度
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51205405;51305454)
【分類號(hào)】：TH133.31
【正文快照】： 滑動(dòng)軸承的接觸摩擦故障不像滾動(dòng)軸承故障,沒有明顯的特征頻率指向軸承損壞,因此監(jiān)測(cè)滑動(dòng)軸承的故障極為困難。近幾年不少學(xué)者通過聲發(fā)射(acous-tic emission,AE)信號(hào)監(jiān)測(cè)滑動(dòng)軸承,但聲發(fā)射信號(hào)易受到噪聲的干擾,致使微弱故障的監(jiān)測(cè)效果并不好,AE技術(shù)的發(fā)展一直受到噪聲因素的，

本文編號(hào)：894958