【摘 要】
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针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题.提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数
【机 构】
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河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003
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针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题.提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的.改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析.结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高29.4％,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值.
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