机械故障的级联共振和EMD联合参数辨识方法

发布时间：2017-09-16 09:42

  本文关键词：机械故障的级联共振和EMD联合参数辨识方法

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【摘要】：针对强噪声背景下机械故障信号难以检测,参数辨识难度高的问题,提出了基于级联随机共振和经验模态分解的联合参数辨识方法。该方法利用EMD分层分解的思想,可以结合标准平均方差(Normalized Mean Squared Error,NMSE)准则筛选出最优IMF分量,最终实现原信号频率特征参数的准确拟合。实验结果表明,文中算法可有效消除随机共振处理后信号的边缘脉冲,进而实现信号频率的准确检测。在信噪比低于-15 dB时,算法的检测性能提升了约一个数量级,在固定检测差错概率为10~(-3)时,算法的信噪比增益可达到8 dB。新算法对于机械故障信号中的频率参数辨识具有检测误差小、适应范围广泛的优势,在保证带来一定信噪比增益的同时,可实现工程器件状态的准确判断,对于提取机械系统的故障特征、识别故障类型以及进一步地排故检修具有重要意义。
【作者单位】： 海军航空工程学院电子信息工程系;海军航空工程学院研究生管理大队;
【关键词】： 随机共振 EMD分解 NMSE准则 频率检测
【基金】：国家自然科学基金(41476089)资助项目
【分类号】：TH17
【正文快照】： 1引言随机共振的概念最早由Benzi提出,用于分析气候模型的周期性[1]。紧接着,Colnlis等首次提出了非周期随机共振的理论,并将随机共振与信息理论结合起来[2-3]。自此,随机共振理论作为一种非线性信号处理方法,以其特有的低能耗、高效率和算法简单等特点,在弱信号信号检测等领

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本文编号：862305