基于改进LMD与小波包降噪对故障弱信号的提取
发布时间:2024-01-26 20:05
针对微弱故障信号易被强噪声淹没的难题,提出了一种基于小波包降噪与改进LMD相结合的提取微弱信号特征向量的方法。首先选择恰当的小波基进行小波包分解,再根据计算出的最优小波包树进行信号重构,实现对原始信号的降噪处理。然后对重构的信号进行LMD分解,再计算PF分量的互相关系数和峭度值,减少虚假分量同时增强故障信号幅值。最后对真实的PF分量进行包络谱分析,提取弱信号的故障特征。实例研究结果表明:该方法能够有效地提取出淹没在强噪声中的故障弱信号的特征向量。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 引言
2 小波包降噪
2.1 基本原理
2.2 小波包降噪步骤
3 改进的LMD分解方法
3.1 LMD分解方法
3.2 改进的LMD分解方法
4 实例验证
5 结论
本文编号:3885609
【文章页数】:5 页
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1 引言
2 小波包降噪
2.1 基本原理
2.2 小波包降噪步骤
3 改进的LMD分解方法
3.1 LMD分解方法
3.2 改进的LMD分解方法
4 实例验证
5 结论
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