一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法
公开
摘要

本发明涉及一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法,包括以下步骤:S1、采集旋转机械的加速度信号,确定待探测故障类型的故障周期以及最大迭代次数;S2、采用服从正态分布的随机数初始化一个FIR滤波器;S3、利用所述FIR滤波器对加速度信号滤波并计算滤波信号的周期性噪声幅值比;S4、计算所述周期性噪声幅值比的梯度;S5、通过RMSProp算法更新所述FIR滤波器的值,使得滤波信号的周期性噪声幅值比下降;S6、重复S3‑S5,达到最大迭代次数时输出滤波后的信号。本发明能够增强旋转机械故障激发的周期性冲击特征,为旋转机械故障诊断和健康状态监测提供准确的计算依据。

基本信息
专利标题 :
一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114564986A
申请号 :
CN202210159676.X
公开(公告)日 :
2022-05-31
申请日 :
2022-02-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
胡建中方波许飞云贾民平黄鹏
申请人 :
东南大学
申请人地址 :
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
代理机构 :
北京德崇智捷知识产权代理有限公司
代理人 :
郝雅洁
优先权 :
CN202210159676.X
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G01M99/00  G01M13/045  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-31 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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