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基于小波阈值降噪算法的滚动轴承故障诊断
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作者 竺德 李鑫 +2 位作者 高清维 卢一相 孙冬 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期50-56,共7页
滚动轴承因平稳的运行特性广泛用于工业生产领域,其安全稳定运行对工业生产有重要意义.针对滚动轴承的故障诊断问题,提出基于小波阈值降噪(wavelet threshold denoising,简称WTD)算法.研究结果表明:相对于其他3种算法,WTD算法具有较强... 滚动轴承因平稳的运行特性广泛用于工业生产领域,其安全稳定运行对工业生产有重要意义.针对滚动轴承的故障诊断问题,提出基于小波阈值降噪(wavelet threshold denoising,简称WTD)算法.研究结果表明:相对于其他3种算法,WTD算法具有较强的故障诊断能力.因此,WTD算法具有有效性. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波阈值算法 调幅调频模型 北方苍鹰优化算法 支持向量机
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基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动分类方法 被引量:3
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作者 刘烨 程杉 +2 位作者 王瑞 左先旺 徐敬伟 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期17-23,共7页
针对电能质量扰动信号在强噪声下识别准确率低的问题,提出了一种基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动信号识别方法。在信号输入前,采用分层自适应阈值函数HATF(hierarchical adaptive threshold function)降噪法对信号降噪处理;接着... 针对电能质量扰动信号在强噪声下识别准确率低的问题,提出了一种基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动信号识别方法。在信号输入前,采用分层自适应阈值函数HATF(hierarchical adaptive threshold function)降噪法对信号降噪处理;接着在卷积神经网络CNN(convolutional neural network)扰动分类方法之上,对网络加入扰动信号的时序性识别,构建了E-CNN(enhanced-conventional neural network)的融合网络模型提高对含噪信号的识别准确率。仿真结果显示,与信号未去噪时的卷积神经网络相比,引入降噪后的融合网络模型在强噪声环境下的识别准确率依然可以达到98.40%,可以有效分类6种单一扰动信号和4种复合扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量扰动信号 小波降噪算法 分层阈值函数 深度学习 卷积神经网络
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提高导引头测角精度的一种新方法 被引量:1
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作者 林志远 赵兴录 戴国宪 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第4期17-20,共4页
分析了基于小波变换系数极大值原理的小波阈值降噪算法。由于导引头接收信号的信噪比影响了 MUSIC超分辨算法的测角精度 ,因此提出将小波阈值降噪算法用于 MUSIC超分辨算法精度分析 ,并进行了仿真验证 ,实现了改善信噪比 。
关键词 导引头 小波变换 测角精度 小波阈值算法 MUSIC超分辨算法
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十沟槽水润滑轴承系统轴心轨迹试验研究
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作者 杨利涛 王楠 +2 位作者 王鹏 张兴慧 岳晓奎 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2021年第2期23-28,共6页
为获取真实工况下的十沟槽水润滑轴承系统轴心轨迹,基于水润滑轴承试验台设计了轴心轨迹测试系统,进行了不同工况下水润滑轴承系统轴心轨迹试验,并采用小波阈值降噪算法对轴心轨迹提纯,得到了轴系运动变化规律。研究结果表明:空载与负... 为获取真实工况下的十沟槽水润滑轴承系统轴心轨迹,基于水润滑轴承试验台设计了轴心轨迹测试系统,进行了不同工况下水润滑轴承系统轴心轨迹试验,并采用小波阈值降噪算法对轴心轨迹提纯,得到了轴系运动变化规律。研究结果表明:空载与负载情况下的轴心轨迹变化规律一致。转速400 r/min时轴心轨迹向内凹陷,呈香蕉形,表明转子出现轻度不对中现象;转速增大,轴心轨迹向内凹陷程度逐渐减小,表明转子不对中程度逐渐减小;转速1000 r/min时空载下轴心轨迹接近于圆形,载荷37 N时轴心轨迹接近于椭圆形,表明轴系正常运转。 展开更多
关键词 水润滑轴承 轴心轨迹 LABVIEW 小波阈值算法
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Raman spectroscopy de-noising based on EEMD combined with VS-LMS algorithm 被引量:3
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作者 俞潇 许亮 +1 位作者 莫家庆 吕小毅 《Optoelectronics Letters》 EI 2016年第1期16-19,共4页
This paper proposes a novel de-noising algorithm based on ensemble empirical mode decomposition(EEMD) and the variable step size least mean square(VS-LMS) adaptive filter.The noise of the high frequency part of spectr... This paper proposes a novel de-noising algorithm based on ensemble empirical mode decomposition(EEMD) and the variable step size least mean square(VS-LMS) adaptive filter.The noise of the high frequency part of spectrum will be removed through EEMD,and then the VS-LMS algorithm is utilized for overall de-noising.The EEMD combined with VS-LMS algorithm can not only preserve the detail and envelope of the effective signal,but also improve the system stability.When the method is used on pure R6G,the signal-to-noise ratio(SNR) of Raman spectrum is lower than 10dB.The de-noising superiority of the proposed method in Raman spectrum can be verified by three evaluation standards of SNR,root mean square error(RMSE) and the correlation coefficient ρ. 展开更多
关键词 ALGORITHMS Mean square error Raman scattering System stability
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