作者：倪昀; 胡俊锋; 张龙故障诊断最小熵解卷积非局部均值算法权重包络谱特征增强
摘要：NLM权重包络谱方法的诊断效果取决于信号中故障冲击点和噪声点之间的相异性,其在处理低信噪比信号时效果并不理想。针对该问题,提出将最小熵解卷积方法引入到权重包络谱方法的预处理中。首先对信号进行最小熵解卷积(Minimum-entropy deconvolution,MED)处理以初步消除信号中的传递噪声干扰,增大信号中故障冲击点和噪声点的相异性;而后对滤波后的信号进行加权运算,获得权重包络曲线,从权重的角度分离故障点与噪声点,使故障冲击特征得到二次增强;最后通过分析权重包络曲线包络谱得到诊断结果。应用仿真、实验数据和工程数据分析验证了该方法的有效性。分析结果表明,所提方法能够改善NLM权重包络谱方法的应用效果,在消除背景噪声、挖掘故障信息、保证故障诊断准确性方面有较大优势。
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