【摘 要】
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针对风机齿轮箱振动信号噪声对系统故障诊断产生干扰的问题,研究了对信号进行降噪处理的方法,提出了一种基于变分模态分析的方法。对数据进行了预处理,通过维纳滤波去除了采
【机 构】
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盐城工学院电气工程学院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672266)
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针对风机齿轮箱振动信号噪声对系统故障诊断产生干扰的问题,研究了对信号进行降噪处理的方法,提出了一种基于变分模态分析的方法。对数据进行了预处理,通过维纳滤波去除了采集信号中的噪声成分,利用了变分模态分解迭代寻找模型最优解,确定了各分量频率中心和带宽,实现了不同频率成分有效分离;采用了完全非递归分解模型,有效避免了经验模态分解中的模态混叠现象,并且利用局部均值分解自适应的特点,对其分解结果进行了频谱分析,将其作为变分模态分解的模态个数K选取的依据,使得K值最优;通过MATLAB平台仿真对所提方法进行了仿真验证
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