论文摘要
由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨望灿,张培林,陈彦龙,吴定海,李海平
关键词: 降噪处理,高斯混合模型,量子理论,振动信号,双树复小波包变换
来源: 振动与冲击 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 91404部队,陆军工程大学石家庄校区七系,陆军特种作战学院,陆军工程大学石家庄校区六系
基金: 国家自然科学基金(E51305454)
分类号: TH17
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.11.034
页码: 235-241
总页数: 7
文件大小: 445K
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标签：降噪处理论文; 高斯混合模型论文; 量子理论论文; 振动信号论文; 双树复小波包变换论文;