国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
机械设计与制造
2020,
Issue
(1) :
165-168,172.
基于改进LMD与小波包降噪对故障弱信号的提取
Extraction of Weak Fault Signal Based on Improved LMD and Wavelet Packet De-Nosing
陈长征
魏巍
机械设计与制造
2020,
Issue
(1) :
165-168,172.
引用
认领
✕
来源:
NETL
NSTL
维普
万方数据
基于改进LMD与小波包降噪对故障弱信号的提取
Extraction of Weak Fault Signal Based on Improved LMD and Wavelet Packet De-Nosing
陈长征
1
魏巍
1
扫码查看
点击上方二维码区域,可以放大扫码查看
作者信息
1.
沈阳工业大学机械工程学院,辽宁 沈阳 110870
折叠
摘要
针对微弱故障信号易被强噪声淹没的难题,提出了一种基于小波包降噪与改进LMD相结合的提取微弱信号特征向量的方法.首先选择恰当的小波基进行小波包分解,再根据计算出的最优小波包树进行信号重构,实现对原始信号的降噪处理.然后对重构的信号进行LMD分解,再计算PF分量的互相关系数和峭度值,减少虚假分量同时增强故障信号幅值.最后对真实的PF分量进行包络谱分析,提取弱信号的故障特征.实例研究结果表明:该方法能够有效地提取出淹没在强噪声中的故障弱信号的特征向量.
关键词
弱信号提取
/
小波包降噪
/
LMD
/
包络谱
引用本文
复制引用
基金项目
国家自然科学基金面上项目(51675350)
出版年
2020
机械设计与制造
辽宁省机械研究院
机械设计与制造
CSTPCD
北大核心
影响因子:
0.511
ISSN:
1001-3997
引用
认领
被引量
11
参考文献量
8
段落导航
相关论文
摘要
关键词
引用本文
基金项目
出版年
参考文献
引证文献
同作者其他文献
同项目成果
同科学数据成果