基于广义形态分量分析的降噪技术研究

作者：李辉; 郑海起; 唐力伟

来源：振动与冲击, 2013, (01): 145-149+173.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2013.01.011

• 广义形态分量分析
• 稀疏分量分析
• 故障诊断
• 降噪
• 独立分量分析 generalized morphological component analysis
• sparse component analysis
• fault diagnosis
• denoising
• independent component analysis

针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明:广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 石家庄铁路职业技术学院