CEEMDAN结合LMS算法在轴承信号降噪中的应用

• 作者: 朱敏 段志善 王苗 郭宝良
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 完整集成经验模态分解(CEEMDAN) 最小均方算法(LMS) 轴承故障诊断 信号降噪
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 144-149
• 页数: 6页
• 分类号: TB535|TH17
• 字数: 5147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.02.028

摘要

针对在强噪声背景中提取有用信号的问题,结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与自适应滤波中的最小均方算法(LMS)发展一种新的算法.先将信号进行CEEMDAN分解,分解为多个模态分量(IMF),然后再使用LMS对每一个分量进行降噪,最后将降噪后的分量重构.通过仿真实验,验证了该方法可以消除大部分的噪声和干扰信号,且易于实现.最终将其应用于振动筛轴承故障诊断中,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段志善	西安建筑科技大学机电工程学院	115	1151	15.0	30.0
2	郭宝良	西安建筑科技大学机电工程学院	23	62	5.0	7.0
3	王苗	西安建筑科技大学机电工程学院	26	63	5.0	6.0
4	朱敏	西安建筑科技大学机电工程学院	9	14	3.0	3.0