在公路隧道爆破中,为了获得准确、真实的振动特征,基于鲁棒性局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)和经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT),建立了一种RLMD-EWT联合降噪方法。首先,将实测信号进行RLMD分解,得...在公路隧道爆破中,为了获得准确、真实的振动特征,基于鲁棒性局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)和经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT),建立了一种RLMD-EWT联合降噪方法。首先,将实测信号进行RLMD分解,得到若干乘积函数(product functions,PF)分量,结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)对PF分量进行分类,对含噪分量进行EWT分解,进而实现降噪目标。通过降噪效果对比,RLMD-EWT联合降噪方法具备可行性,相较LMD、EWT、RLMD和LMD-WT方法,表现出更优的降噪性能、更高的降噪效率和准确度。结合HHT频谱图,RLMD-EWT方法对于30~50 Hz、250 Hz以上2个频段的噪声可实现有效滤除,具备良好的信号适用度。展开更多
针对滚动轴承早期故障声发射信号受复杂传递路径和噪声的干扰,声发射信号信噪比较低,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出了改进小波阈值函数-ACEWT的轴承故障特征提取方法。由于声发射信号呈冲击性与快速衰减的特点,构建一种衰减正弦...针对滚动轴承早期故障声发射信号受复杂传递路径和噪声的干扰,声发射信号信噪比较低,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出了改进小波阈值函数-ACEWT的轴承故障特征提取方法。由于声发射信号呈冲击性与快速衰减的特点,构建一种衰减正弦型与指数型的小波阈值函数对低信噪比的声发射信号进行降噪。研究自相关运算与经验小波变换结合的方法(autocorrelation and empirical wavelet transform,ACEWT),用于滚动轴承故障声发射信号特征提取,解决了在低信噪比下经验小波变换对轴承故障特征提取的不足;引入经验小波能量比-熵指标,选取最优经验小波系数。通过与经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法进行对比研究,并试验验证。仿真和试验结果表明,所提方法明显优于经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法,可准确提取轴承故障声发射信号的频率特征。展开更多
文摘在公路隧道爆破中,为了获得准确、真实的振动特征,基于鲁棒性局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)和经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT),建立了一种RLMD-EWT联合降噪方法。首先,将实测信号进行RLMD分解,得到若干乘积函数(product functions,PF)分量,结合相关系数和样本熵(sample entropy,SE)对PF分量进行分类,对含噪分量进行EWT分解,进而实现降噪目标。通过降噪效果对比,RLMD-EWT联合降噪方法具备可行性,相较LMD、EWT、RLMD和LMD-WT方法,表现出更优的降噪性能、更高的降噪效率和准确度。结合HHT频谱图,RLMD-EWT方法对于30~50 Hz、250 Hz以上2个频段的噪声可实现有效滤除,具备良好的信号适用度。
文摘针对滚动轴承早期故障声发射信号受复杂传递路径和噪声的干扰,声发射信号信噪比较低,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出了改进小波阈值函数-ACEWT的轴承故障特征提取方法。由于声发射信号呈冲击性与快速衰减的特点,构建一种衰减正弦型与指数型的小波阈值函数对低信噪比的声发射信号进行降噪。研究自相关运算与经验小波变换结合的方法(autocorrelation and empirical wavelet transform,ACEWT),用于滚动轴承故障声发射信号特征提取,解决了在低信噪比下经验小波变换对轴承故障特征提取的不足;引入经验小波能量比-熵指标,选取最优经验小波系数。通过与经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法进行对比研究,并试验验证。仿真和试验结果表明,所提方法明显优于经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法,可准确提取轴承故障声发射信号的频率特征。
