[发明专利]一种最小化周期性噪声幅值比解卷积特征提取方法在审
| 申请号： | 202210159676.X | 申请日： | 2022-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN114564986A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 胡建中;方波;许飞云;贾民平;黄鹏 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01M99/00;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 郝雅洁 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 最小化 周期性 噪声 卷积 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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