测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2015年
8期
45-48
,共4页
奇异值分解%Mallat%经验模态分解%熵判据
奇異值分解%Mallat%經驗模態分解%熵判據
기이치분해%Mallat%경험모태분해%적판거
SVD%Mallat%EMD%Shannon%entropy criterion
提出了一种基于奇异值分解(SVD)、Mallat算法和经验模态分解的信号降噪方法.首先,采用香农熵判据寻求最佳小波分解,对带噪部分小波系数进行经验模态分解,提取出信号趋势分量;其次对小波系数剩余部分采用奇异值分解方法降噪,并根据奇异值差分谱自适应的选择奇异值进行重构,将重构后的信号和趋势项叠加作为新的小波系数;最后进行小波重构得到最终的消噪信号.运用模拟信号和齿轮箱断齿故障信号进行仿真,结果表明该方法能够准确地选择用于重构的奇异值个数,并能有效去除信号噪声,保留特征信号的细节信息,尤其对含有趋势项的故障特征有很大实用性.
提齣瞭一種基于奇異值分解(SVD)、Mallat算法和經驗模態分解的信號降譟方法.首先,採用香農熵判據尋求最佳小波分解,對帶譟部分小波繫數進行經驗模態分解,提取齣信號趨勢分量;其次對小波繫數剩餘部分採用奇異值分解方法降譟,併根據奇異值差分譜自適應的選擇奇異值進行重構,將重構後的信號和趨勢項疊加作為新的小波繫數;最後進行小波重構得到最終的消譟信號.運用模擬信號和齒輪箱斷齒故障信號進行倣真,結果錶明該方法能夠準確地選擇用于重構的奇異值箇數,併能有效去除信號譟聲,保留特徵信號的細節信息,尤其對含有趨勢項的故障特徵有很大實用性.
제출료일충기우기이치분해(SVD)、Mallat산법화경험모태분해적신호강조방법.수선,채용향농적판거심구최가소파분해,대대조부분소파계수진행경험모태분해,제취출신호추세분량;기차대소파계수잉여부분채용기이치분해방법강조,병근거기이치차분보자괄응적선택기이치진행중구,장중구후적신호화추세항첩가작위신적소파계수;최후진행소파중구득도최종적소조신호.운용모의신호화치륜상단치고장신호진행방진,결과표명해방법능구준학지선택용우중구적기이치개수,병능유효거제신호조성,보류특정신호적세절신식,우기대함유추세항적고장특정유흔대실용성.
