机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2013年
8期
10-18
,共9页
经验模态分解%随机共振%自适应参数优化%多频微弱信号检测
經驗模態分解%隨機共振%自適應參數優化%多頻微弱信號檢測
경험모태분해%수궤공진%자괄응삼수우화%다빈미약신호검측
针对强噪声背景下多频微弱信号检测的难题,提出一种基于自适应变尺度频移带通随机共振(Adaptive re-scaling frequency-shifted band-pass stochastic resonance,ARFBSR)降噪的经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)多频微弱信号检测方法.对不同频段的信号进行频率尺度变换处理,使其满足随机共振条件,根据噪声强度自适应地优化系统的参数,进而对每个频段信号分别进行随机共振处理,使得待检信号目标频段得到增强,对各个频段的共振输出进行带通滤波再合成,实现多频微弱信号的增强.对处理后的信号进行EMD分解,得到每个频率的信号分量,实现多频微弱信号的检测.仿真分析和滚动轴承内圈故障诊断实例表明,该方法不仅能够增强信号幅值,同时减少虚假分量,提高EMD算法的精度,有效检测出被噪声淹没的多频微弱信号.
針對彊譟聲揹景下多頻微弱信號檢測的難題,提齣一種基于自適應變呎度頻移帶通隨機共振(Adaptive re-scaling frequency-shifted band-pass stochastic resonance,ARFBSR)降譟的經驗模態分解(Empirical mode decomposition,EMD)多頻微弱信號檢測方法.對不同頻段的信號進行頻率呎度變換處理,使其滿足隨機共振條件,根據譟聲彊度自適應地優化繫統的參數,進而對每箇頻段信號分彆進行隨機共振處理,使得待檢信號目標頻段得到增彊,對各箇頻段的共振輸齣進行帶通濾波再閤成,實現多頻微弱信號的增彊.對處理後的信號進行EMD分解,得到每箇頻率的信號分量,實現多頻微弱信號的檢測.倣真分析和滾動軸承內圈故障診斷實例錶明,該方法不僅能夠增彊信號幅值,同時減少虛假分量,提高EMD算法的精度,有效檢測齣被譟聲淹沒的多頻微弱信號.
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