一种旋转机械振动信号的有效消噪方法

• 作者: 张鹏瑞 杨智刚
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解 Mallat 经验模态分解 熵判据
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3|TP391.9
• 字数: 2199字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏瑞	甘肃建筑职业技术学院基础课部	7	8	2.0	2.0
2	杨智刚		6	4	1.0	1.0