作者:
原文服务方: 工业仪表与自动化装置       
摘要:
针对机械故障信号分析中随机噪声严重影响和误导人们对故障位置和类型的判断分析,很难准确地提取故障特征信息,该文通过研究集合经验模态分解(EEMD)和小波变换的原理,将二者相融合提出了新的信号降噪方法.该方法就是首先对含有噪声的故障信号进行EEMD分解,对分解后的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs)采用自适应阈值降噪的办法,对降噪后的故障信号进行重构,再进行故障类型分析.实验分析研究表明,该方法有效地解决了EMD在降噪过程中出现的模态混叠、端点效应问题,降噪效果更好.通过仿真和实测故障信号验证分析,结果表明,所提出的方法不但降噪效果良好,而且能更有效地进行故障特征提取和故障类型判断.
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文献信息
篇名 一种EEMD阈值降噪方法在故障诊断中的应用
来源期刊 工业仪表与自动化装置 学科
关键词 集合经验模态分解(EEMD) 小波阈值 固有模态函数(IMF)
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 科研论坛
研究方向 页码范围 3-7
页数 5页 分类号 TM315
字数 语种 中文
DOI
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 常勇 兰州石化职业技术学院电子电气工程系 5 25 3.0 5.0
2 何婷 甘肃省科学院自然能源研究所 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
集合经验模态分解(EEMD)
小波阈值
固有模态函数(IMF)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业仪表与自动化装置
双月刊
1000-0682
61-1121/TH
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
3676
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18688
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