基于EMD阈值方法的轴承故障振动信号去噪

• 作者: 包广清 常勇 杨国金
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模态分解(EMD) 信号降噪 小波阈值 固有模态函数(IMF)
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 信息与信号处理
• 页码范围: 205-210
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1309-0150

摘要

针对随机噪声信号影响对有用信息的获取，提出了EMD分解阈值去噪方法，将小波阈值去噪原理应用于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）中。首先对实际含噪信号进行EMD分解，根据分解后得到的内蕴模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF分量），采用自适应阈值去噪，进行信号重构，得到消噪后的信号，获取有用信息。将该方法应用于实际工程故障振动信号中分析研究表明，该方法可以获得较高的信噪比，能够对实际信号进行有效的故障特征频率提取，降噪后比降噪前的诊断效果更明显。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包广清	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	90	668	13.0	22.0
2	常勇	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	16	1.0	1.0
3	杨国金	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	16	1.0	1.0