改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究
发布时间:2017-10-18 10:51
本文关键词:改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究
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【摘要】:旋转机械升降速阶段微弱振动信号具有潜在性和动态响应的微弱性等特点,因此瞬时频率是限制早期故障诊断发展的关键问题.针对这一问题,该文引入了图像处理领域的Seam Carving(SC)算法,并对SC算法进行改进,结合短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transformation,STFT),提出了STFT-SC瞬时频率估计算法.STFT-SC算法采用STFT对振动信号进行时频分析,然后利用Seam Carving算法中的能量梯度,采用动态规划的思想寻求seam路径,实现了旋转机械振动信号的一阶瞬时频率提取,最后对一阶时频数据进行时域重构,将重构的时域信号和仿真信号进行相关性分析.结果表明,STFT-SC算法对于高噪声、邻近阶比等振动信号都具有非常好的效果.
【作者单位】: 南京信息工程大学计算机与软件学院;南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心;
【关键词】: 旋转机械 Seam Carving算法 瞬时频率估计 能量梯度
【基金】:国家自然科学基金(51505234)
【分类号】:TH133.33
【正文快照】: 0 引言 滚动轴承升降速阶段微弱振动信号包含了大量的运行状态信息,其中一些是难以发现的系统缺陷.实现这一阶段高效的故障特征提取,是滚动轴承故障诊断的重要环节,对轴承设备的正常运行具有重要意义[1].而瞬时频率估计是高效特征提取的关键. 针对旋转机械振动信号的特点,早
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
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1 赵晓平;吴家新;周子贤;;改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);2017年02期
2 王丽华;陶润U,
本文编号:1054514
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