本文關(guān)鍵詞： 遺傳算法 變分模態(tài)分解 小波閾值去噪　出處：《機械科學與技術(shù)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對軸承振動信號夾雜的噪聲極大地影響有用信息的提取,提出了基于遺傳算法的變分模態(tài)分解(Variational mode decomposition,VMD)與小波閾值去噪方法。該方法首先利用遺傳算法選擇合適的VMD參數(shù),然后用VMD方法對含噪聲的信號進行自適應(yīng)分解,最后對分解的模態(tài)分別進行小波閾值處理后重構(gòu)信號,得到去噪后的信號。對實際軸承信號的分析結(jié)果表明,該方法與常用的去噪方法相比,能夠得到更高的信噪比和更低的均方差。
[Abstract]:The noise of bearing vibration signal inclusion greatly affects the extraction of useful information. The variational mode decomposition (VMD) based on genetic algorithm (GA) is proposed in this paper. Firstly, the genetic algorithm is used to select the appropriate VMD parameters, and then the VMD method is used to decompose the noisy signal adaptively. Finally, the decomposed modes are reconstructed by wavelet threshold processing, and the de-noised signals are obtained. The analysis results of the actual bearing signals show that the proposed method is compared with the usual de-noising methods. Higher SNR and lower RMS can be obtained.
【作者單位】： 重慶大學光電技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點實驗室;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目(1061120131207) 重慶市研究生科研創(chuàng)新項目(CYS14028)資助
【分類號】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滾動軸承廣泛應(yīng)用于機械、電力、礦山及航空航天等行業(yè)中,軸承的工作狀態(tài)直接影響設(shè)備的運行與安全,因此軸承的故障診斷是非常重要的。然而背景噪聲卻大大影響了故障診斷的效果。因此信號與噪聲的有效分離是故障診斷的關(guān)鍵一環(huán)[1-2]。軸承振動信號是一類典型的非平穩(wěn)、非線性

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本文編號：1467096