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双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用
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- 论文类型：期刊论文
- 发表时间：2011-06-25
- 发表刊物：振动与冲击
- 收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
- 文献类型：J
- 卷号：30
- 期号：6
- 页面范围：47-52
- ISSN号：1000-3835
- 关键字：双树复小波变换;隐马尔可夫树模型;降噪;故障诊断
- 摘要：提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果.它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点.对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果.
