基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法

• 作者: 余发军 周凤星
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 206-209
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.047

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周凤星	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	142	835	15.0	21.0
2	余发军	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	16	67	3.0	8.0