1226 / 2023-03-19 10:37:29
基于BAVMD-SWT的轴承振动信号去噪方法
Abstract Accepted
刘志卫 / 河南科技大学
邱明 / 河南科技大学机电工程学院
针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性的特点以及信号时域图像的局限性,本文提出一种基于BAVMD(二次自适应VMD)分解和(SWT)同步压缩小波变换的信号去噪方法。首先采用AVMD算法将振动信号分解为一系列固有模态分量(IMF),并对每个分量分别进行同步压缩小波变换,根据互信息熵和相关系数筛选出高频分量和低频分量中对信号影响程度低的分量;然后对其进行重构并采用AVMD算法二次分解,根据相关系数和方差贡献率筛选出对信号影响程度高的分量并进行同步压缩小波变换;最后将两次分解所筛选出的分量所对应的时频图像进行重构,从而得到去噪后高分辨率的时频图像。同时,将同步压缩小波变换后的时频图像进行逆变换验证降噪方法的可行性,并将其与其他时频方法得到的时频图像进行分析对比验证同步压缩小波变换的优越性。
Important Date
  • Conference Date

    Apr 24

    2023

    to

    Apr 27

    2023

  • Mar 20 2023

    Draft paper submission deadline

  • Apr 27 2023

    Registration deadline

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