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摘要:
柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.
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文献信息
篇名 柴油机振动信号的小波包奇异值降噪
来源期刊 中国石油大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 柴油机 振动信号 降噪 小波包分解法 奇异值分解法
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 石油机械工程
研究方向 页码范围 93-97
页数 5页 分类号 TK42|TE825
字数 3478字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-5870.2006.01.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张来斌 中国石油大学机电工程学院 175 1325 18.0 27.0
2 王朝晖 中国石油大学机电工程学院 53 687 14.0 24.0
3 段礼祥 中国石油大学机电工程学院 49 374 11.0 17.0
4 张东亮 中国石油大学机电工程学院 2 38 1.0 2.0
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小波包分解法
奇异值分解法
研究起点
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期刊影响力
中国石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5005
37-1441/TE
大16开
山东省东营市北二路271号
1959
chi
出版文献量(篇)
4211
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2
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65195
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