文献类型：期刊文章

作　　者：余发军[1,2] 周凤星[1]

机构地区：[1]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,武汉430081 [2]中原工学院信息商务学院信息工程系,郑州451191

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61174106)

年　　份：2015

卷　　号：32

期　　号：1

起止页码：206-209

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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。

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

分 类 号：TN911.6]