仪征市建设局网站,威海企业网站建设, 天堂中文在线官网,做3d效果图的网站有哪些基于振动分析的故障诊断方法基本流程主要由以下五个步骤组成#xff0c;分别是信号采集、信号处理、特征提取、状态识别与诊断结果。这五个步骤中信号采集与特征提取是故障诊断中最为重要的步骤#xff0c;而故障微弱特征信息又是其中最难解决的问题。“故障微弱特征信息”站…基于振动分析的故障诊断方法基本流程主要由以下五个步骤组成分别是信号采集、信号处理、特征提取、状态识别与诊断结果。这五个步骤中信号采集与特征提取是故障诊断中最为重要的步骤而故障微弱特征信息又是其中最难解决的问题。“故障微弱特征信息”站在狭义的角度可以认为是振动信号的幅值很小广义上说其实是相对于噪声更弱的目标信号。对于此类目标信号的检测从根本上来说是研究如何消除噪声分量从而提高故障特征信号的信噪比。一般来说可以通过硬滤波和软滤波技术来解决前述问题]。硬滤波指的是在将滤波器应用于数据采集之前采样得到一个相对纯净的信号。而软滤波则是应用于数据采集之后研究消噪算法来消除噪声达到增强故障特征的目的。在实际工程应用中通常采取的是在数据采集之前进行简单的滤波操作而后利用消噪算法对采样后的数据进行二次消噪处理。传统的微弱信号检测方法主要有锁定放大、基于短时傅里叶变换的时频分析、盲源分离、取样积分与数字平均、自适应消噪等新兴的方法主要有随机共振、Teager 能量算子、经验模态分解、共振稀疏分解、Wigner 高阶谱、混沌振子、小波变换等。
鉴于此采用一种重叠群稀疏总变分信号降噪方法用于旋转机械故障诊断运行环境为MATLAB R2018A。 function [x, cost] tvd(y, lam, Nit)
% [x, cost] tvd(y, lam, Nit)
% Total variation denoising (1D signals).
% The algorithm uses majorization-minimization
% and fast solver for banded linear systems.
%
% INPUT
% y - noisy signal
% lam - regularization parameter
% Nit - number of iterations
%
% OUTPUT
% x - denoised signal
% cost - cost function history
y y(:); % Ensure column vector
cost zeros(1, Nit); % Cost function history
N length(y);e ones(N-1, 1);
DDT spdiags([-e 2*e -e], [-1 0 1], N-1, N-1); % D*D (sparse matrix)
D (x) diff(x); % D (operator)
DT (x) [-x(1); -diff(x); x(end)]; % Dx y; % Initialization
Dx D(x);
Dy D(y);for k 1:NitF 1/lam * spdiags(abs(Dx), 0, N-1, N-1) DDT; % F : Sparse matrix structure% F 1/lam * diag(abs(D(x))) DDT; % Not stored as sparse matrix x y - DT(F\Dy); % Solve sparse linear systemDx D(x);cost(k) 0.5 * sum(abs(x-y).^2) lam * sum(abs(Dx)); % Save cost function history
end 擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
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擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。 擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
