大数据框架下基于改进自适应滤波算法的机械故障信号处理

• 作者: 杨华芬 陈斌
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 Hadoop平台 自适应滤波 步长因子 故障信号
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 175-180
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.02.035

摘要

针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法.以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力.实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势.