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1.
重载的铁路货车滚动轴承极易出现损伤类故障,因故障的突发性使得振动信号具有非线性、非平稳的特性,且振动信号极易受非检测部位振动的干扰,而使得有效信号不易被提取,传统的基于傅里叶变换的检测方法无法有效将非平稳的振动信号中的干扰去除,造成最终的检测准确率不高的问题。为了提高检测准确率,提出基于小波包的检测方法,首先针对振动信号的非平稳特性采用小波滤波有效去除其中的干扰,然后通过最小二乘支持向量机提取出非平稳振动信号中的故障特征信号并完成故障检测。实验表明,这种方法能够有效去除振动信号中的干扰,并准确检测重载铁路货车上的滚动轴承损伤故障。 相似文献
2.
超声图像广泛应用于工业,海洋,医学等领域并且在诸多领域起到不可替代的重要作用。但大规模乘性噪声严重影响了超声图像的成像质量。无法精准判读超声图像,制约着超声图像应用的发展。为此,提出超声图像大规模乘性噪声干扰的过滤算法,通过对超声图像成像像素进行像块分解重组重构出大规模乘性噪声部分,运用滤波函数公式提取出大规模乘性噪声干扰量,建立超声图像大规模乘性噪声过滤模型将乘性噪声干扰进行过滤计算,重构更为清晰的超声图像的过程。仿真实验证明,超声图像大规模乘性噪声干扰过滤算法有效的抑制了大规模乘性噪声对图像质量的影响,更好的保留了超声图像的细节信息。 相似文献
3.
在当前的线性故障诊断中,故障特征属性往往较为复杂,形成较大的属性差异化特征,并且包含大量的随机噪声。为了解决故障信号的清晰化问题,提出一种差异化故障信号的计算机特征还原技术。利用一种小波复原技术,附加贝叶斯故障信号噪声过滤算法,对差异化的故障信号进行还原,对差异化较大的故障信号进行特征重构,有效去除噪声干扰,保证信号特征的鲁棒性。计算机仿真实验结果表明,这种方法对大差异、高干扰下的故障信号有着较好的重构效果,取得了令人满意的结果。 相似文献
4.
在城市周围由于高强度多径效应影响,铁路网络信号会受到乘性噪声干扰而造成衰减,传统抗干扰方法容易引起通信信号波动而无法保证铁路通信网络的通信精度。提出了一种基于修正补偿思维的铁路通信网络抗乘性干扰技术,通过引入铁路通信网络信号的波普宽度、后验密度等数据对其进行粒子滤波处理,获取铁路通信信号在传递过程中的衰减程度,并以此作为补偿依据,然后根据乘性噪声与信号接收装置间的距离对载波相位和祖玛波普频率误差进行修正,从而实现了铁路通信网络的增强通信。实验结果表明,提出的方法能够极大提高铁路通信网络通信探测精度,有效地提高乘性噪声信号干扰下铁路网络通信的准确性。 相似文献
5.
《黑龙江科技信息》2020,(5)
随着当今的社会飞速的发展,船舶行业也得到了快速的发展,但是当前的船舶设备的故障检测人员在检测的过程中并没有认真的分析船舶机电装置在运转中的状态,在管理水平等方面和其他国家也存在一定的差异,而且在对船舶机电进行检查的过程中检测模式并不统一。这种检测模式并不能将船舶机电设备中所有的突发性故障全部准确的检测出来,而且所检测的船舶机电设备故障的准确率也不高。而相关的单位想要改变这种情况,就应该将更先进的船舶机电设备的故障诊断方法应用到实际的船舶机电设备故障的诊断中,这种新型的船舶诊断技术是使用各种信号的传感器等一些硬件装置采集船舶中故障发出信号的数据。这种新型的出船舶检测故障的方法不但检测的结果更加的准确,而且工作的性能也比较好。 相似文献
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BP神经网络在船舶推进电机故障预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
概述 现代舰船为了提高其综合性能,大量采用电力推进方式。推进电机作为电力推进系统的重要装备,其运行状态直接关系到船舶的在航状态及综合能力的发挥,电机一旦发生故障（特别是突发故障）将对船舶的生命力和续航力造成非常严重的影响。船舶推进电机主要采用直流电机,而直流电机故障复杂多样,有电气故障也有机械故障,有线性系统故障也有非线性系统故障,且其关系错综复杂,仅靠传统的诊断理论和方法,难以实现故障诊断和预测目标。目前,针对推进电机的状态监测缺乏综合手段,特别是对于未发故障缺乏预测方法,严重制约了推进电机的动态监测和主动维修,存在重大的安全隐患。 相似文献
7.
传统的滤波方法不能满足测量公路平整度的精度要求。为此,提出一种新的用于公路平整度测量的滤波算法。利用伪距和多普勒频移建立乘性噪声测量模型,利用二阶马尔卡夫对模型进行变换,在运用卡尔曼算法进行滤波,消除测量中的伪距和多普勒频移干扰误差,完成优化测量。结果表明,利用该算法能够有效消除GPS信道中的乘性噪声,实现了对公路平整度的精确测量。 相似文献
8.
为了有效的抑制多址干扰,本文提出了一种基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法.该方法是将子空间方法与次分量分析恒模算法相结合,有效的消除来自噪声子空间分量的影响.仿真结果表明,在相同的多址干扰情况下,本文建议方法的输出信干噪比比次分量分析恒模算法提高了11dB,比线性约束最小二乘恒模算法提高了17 dB;在不同的多... 相似文献
9.
《科技通报》2016,(3)
小区域重叠干扰下的通信滤波器通信信号由于受到外界环境的干扰通常极不稳定,传统噪声抑制方法只适用于平稳信号,无法实现复杂环境下通信滤波器噪声的抑制,提出一种基于自适应非线性滤波的小区重叠干扰下通信滤波器噪声抑制算法,对小区重叠干扰下的通信信号进行预增强处理,对得到的通信信号和既定阈值进行比较,判断是否需要进行噪声抑制,为小区重叠干扰下的通信滤波器噪声抑制提供有效依据。假设小区重叠干扰喜爱通信滤波器接收信号是同步的,给出采样结果。对滤波器的估计方差和条件方差进行计算,求出背景噪声和干扰剩余之和的方差,通过自适应改变非线性变换的非线性部分的变化曲线,实现小区域重叠干扰下的通信滤波器噪声抑制。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的噪声抑制性能。 相似文献