基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法OACSTPCD
De-noising based on EEMD and wavelet threshold for vacuum pump vibration signals
真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断.为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振…查看全部>>
李一博;刘嘉玮;芮小博;王晢;綦磊
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津 300072
机械制造
真空泵振动信号降噪集合经验模态分解小波阈值
《航天器环境工程》 2019 (5)
450-457,8
国家重点研发计划项目(编号:2018YFF0212201)天津市自然科学基金一般项目(编号:17JCYBJC19300)北京卫星环境工程研究所创新基金项目(编号:CAST-BISEE 2017-013)精密测试及仪器国家重点实验室开放基金项目(编号:Pilab1706)
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