| 基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法 |
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| 引用本文： | 余发军,周凤星.基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法[J].计算机应用研究,2015,32(1):206-209. |
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| 作者姓名： | 余发军 周凤星 |
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| 作者单位： | 1. 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉430081;中原工学院信息商务学院信息工程系,郑州451191
2. 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉,430081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。
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| 关 键 词： | 故障诊断 集合经验模式分解 自相关函数 能量集中比 自适应 |
Adaptive de-noising method based on EEMD and autocorrelation function property |
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| YU Fa-jun,ZHOU Feng-xing.Adaptive de-noising method based on EEMD and autocorrelation function property[J].Application Research of Computers,2015,32(1):206-209. |
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| Authors: | YU Fa-jun ZHOU Feng-xing |
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| Affiliation: | YU Fa-jun;ZHOU Feng-xing;Metallurgical Automation & Detection Technology ERC of Education Ministry,Wuhan University of Science & Technology;Dept.of Information Engineering,College of Information & Business,Zhongyuan University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis EEMD autocorrelation function energy concentration ratio adaptive |
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