对机电系统进行音频信号的故障诊断研究，传统的音频信号处理方法大多采用滤
波降噪的方式，针对其中的不足，拟采用独立分量分析（ICA）的盲源分离方法。该方法只依据传感器采集的观测混合信号，就能恢复各个机械部件产生的声源信号，从而准确地对各个振源进行状态监测和故障诊断
2021-04-18 20:05:01
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分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。
2021-04-16 22:20:25
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为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。
2021-04-13 09:18:48
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