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41.
论文总结了非线性降噪研究的现状和信号提取的思想方法,并由正弦函数验证了良好的相空间重构对原始信号的特征挖掘作用. 相似文献
42.
滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提
取的准确性,将基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)用于滚动轴承振动信号的降噪中,并对降噪后的轴承故障信号
进行双谱分析。结果表明:CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰,经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱全局图存在明显差异,根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分;通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率,从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚
动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。 相似文献
43.
对于现代大型商用飞机而言,在飞机进场和降落阶段,由于飞机发动机处于低功率状态而起落架和增升装置全部打开,此时的机体噪声十分明显,在飞机总的噪声中所占的比重不容忽视。近几十年的大量研究,已经对增升装置的气动噪声特性和机理有相当程度的认识,并在流动控制和降噪技术方面取得丰硕成果。本文主要介绍国内外在大型飞机增升装置气动噪声领域所取得的研究成果和最新进展。增升装置的噪声主要是由前缘缝翼凹槽产生的低频离散噪声、襟翼侧缘的中频宽带噪声和前缘缝翼尾缘涡脱落的高频离散噪声三部分组成。目前,降噪技术主要分成被动流动控制降噪技术和主动流动控制降噪技术两类,被动降噪技术有前缘凹槽遮挡、前缘凹槽填充、前缘下垂等;主动流动控制手段有吹吸气、等离子体激励器等。 相似文献
44.
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 总被引:1,自引:0,他引:1
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动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有的降噪方法,为真空泵振动信号的降噪提供了新的途径。 相似文献
45.
以NACA 65(12)–10独立基准叶片为对象,使用线性传声器阵列和SODIX(SOurce DIrectivity modeling in the cross-spectral matriX)方法对基准叶片前缘噪声指向性分布特征及波浪前缘对叶片前缘噪声的影响进行了实验研究。开发了SODIX数据处理程序并进行了数值仿真验证,结果表明:不同指向角下计算结果的最大误差不超过0.26 dB。在半消声室内,利用由31个传声器组成的非均匀分布优化阵列,对NACA 65(12)–10独立基准叶片和仿生学叶片的前缘噪声开展了参数化声学实验。结果表明:在40°~142°指向角测量范围内,基准叶片前缘噪声指向性符合典型偶极子声源特征,峰值在130°指向角附近;随着频率升高,基准叶片前缘噪声指向性产生了显著的“波瓣”现象,频率越高,“波瓣”越多。进一步研究表明:不同波长和幅值的前缘构型都可以有效降低指向角测量范围内的前缘噪声;与波浪前缘的波长相比,波浪前缘的幅值对前缘噪声的影响更为显著,特别是在90°~120°指向角范围内,A30W20叶型的降噪量可达7.71 dB。 相似文献
46.
47.
48.
49.
低速风洞的消声降噪改造设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对搬迁改造中的西北工业大学低(变)湍流度风洞进行了降噪设计研究。根据低速风洞噪声的机理及频率特性和该风洞的结构形式及风扇转速,采用两种降噪方法——主动降噪和被动降噪,对风洞进行降噪设计。主动降噪设计方法包括风扇动力段的气动、结构及振动的声学优化设计,被动降噪设计则采用在风洞洞体上安装微穿孔板,利用共振吸声技术进行降噪。结果表明:结合上述措施,55m/s风速下,相同测点和相同运行条件下,风洞噪声值下降约30%;76m/s最大设计风速下,风洞环境噪声被控制在78dB以下。 相似文献
50.
基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。 相似文献