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MBCV-EWT和奇异值差分谱的滚动轴承信号降噪方法
被引量:
2
1
作者
王亚萍
崔巍
+2 位作者
葛江华
许迪
李云飞
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期822-831,908,共11页
针对滚动轴承振动信号降噪时,克服模式混叠、保证各频率成分完整性和独立性问题,提出最大类间方差-经验小波变换分解(maximum between-cluster variance-empirical wavelet transform,简称MBCV-EWT)与奇异值差分谱相结合的信号降噪方法...
针对滚动轴承振动信号降噪时,克服模式混叠、保证各频率成分完整性和独立性问题,提出最大类间方差-经验小波变换分解(maximum between-cluster variance-empirical wavelet transform,简称MBCV-EWT)与奇异值差分谱相结合的信号降噪方法。首先,针对传统区间划分的不确定性问题,提出MBCV-EWT信号分解方法,通过最大类间方差对信号频谱自适应划分,并在每个划分区间上构建带通滤波器;其次,针对分解分量冗余,提出脉冲指标作为调幅-调频分量筛选准则,选取最优的分量用于降噪;最后,对最优调幅-调频分量进行奇异值分解,根据其差分谱重构分量并实现降噪。仿真及实验结果表明,该方法能够实现频谱自适应划分,有效克服模式混叠等问题,保证分解得到的各成分主频独立且完整,调幅-调频分量筛选准确,降噪效果明显,为故障识别和预测奠定研究基础。
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关键词
信号降噪
最大类间方差-经验小波变换分解
奇异值差分谱
滚动轴承
下载PDF
职称材料
题名
MBCV-EWT和奇异值差分谱的滚动轴承信号降噪方法
被引量:
2
1
作者
王亚萍
崔巍
葛江华
许迪
李云飞
机构
哈尔滨理工大学机械动力工程学院
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期822-831,908,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575143)
黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016046)
文摘
针对滚动轴承振动信号降噪时,克服模式混叠、保证各频率成分完整性和独立性问题,提出最大类间方差-经验小波变换分解(maximum between-cluster variance-empirical wavelet transform,简称MBCV-EWT)与奇异值差分谱相结合的信号降噪方法。首先,针对传统区间划分的不确定性问题,提出MBCV-EWT信号分解方法,通过最大类间方差对信号频谱自适应划分,并在每个划分区间上构建带通滤波器;其次,针对分解分量冗余,提出脉冲指标作为调幅-调频分量筛选准则,选取最优的分量用于降噪;最后,对最优调幅-调频分量进行奇异值分解,根据其差分谱重构分量并实现降噪。仿真及实验结果表明,该方法能够实现频谱自适应划分,有效克服模式混叠等问题,保证分解得到的各成分主频独立且完整,调幅-调频分量筛选准确,降噪效果明显,为故障识别和预测奠定研究基础。
关键词
信号降噪
最大类间方差-经验小波变换分解
奇异值差分谱
滚动轴承
Keywords
signal de
-
noising
maximum between
-
cluster variance
-
empirical wavelet transform(MBCV
-
EWT)
singular value difference spectrum
rolling bearing
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MBCV-EWT和奇异值差分谱的滚动轴承信号降噪方法
王亚萍
崔巍
葛江华
许迪
李云飞
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
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