基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法

发布时间：2018-08-09 12:48

【摘要】：为了有效提取含噪机械故障信号中的故障特征信息,研究了一种基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法。利用小波半软阈值对故障信号进行消噪处理;采用联合近似对角化算法对信号进行盲源分离;考虑在噪声干扰下预消噪常常不足以消除全部噪声,因此在盲源分离后再进行适当的消噪处理,以提高其分离性能。实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to extract fault feature information from noisy mechanical fault signal, a blind source separation method based on wavelet semi-soft threshold de-noising is studied. The wavelet semi-soft threshold is used to de-noise the fault signal, the joint approximate diagonalization algorithm is used to separate the signal from the blind source, and the pre-de-noising is often not enough to eliminate all the noise under the noise interference. In order to improve the separation performance, a proper de-noising process is carried out after blind source separation. The experimental results show that the proposed method is effective and feasible.
【作者单位】： 河北省测试计量技术及仪器重点实验室(燕山大学);国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575472) 河北省自然科学基金资助项目(E2015203356) 河北省高等学校科学研究计划资助重点项目(ZD2015049) 河北省留学人员科技活动择优资助项目(C2015005020)
【分类号】：TH17

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 赵学智;叶邦彦;陈统坚;;基于小波—奇异值分解差分谱的弱故障特征提取方法[J];机械工程学报;2012年07期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2174125