[发明专利]一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法在审

专利信息
申请号: 202210997304.4 申请日: 2022-08-19
公开(公告)号: CN115541233A 公开(公告)日: 2022-12-30
发明(设计)人: 童哲铭;刘浩 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G01M13/028 分类号: G01M13/028;G06N3/00
代理公司: 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283 代理人: 何碧珩
地址: 310000 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明属于大数据学习模型领域,提供一种强干扰下旋转机械特征频率提取方法,基于设置的参考模态相关性粗略定位VMD分解中最优平衡参数α最优所在区间,结合麻雀搜索寻优算法对每次分解的平衡参数α进行局部寻优。本发明通过迭代分解次数自适应确定分解模数K,采用的改进递归VMD方法避免了提前不准确预设分解数和平衡参数对分解效果的影响。将本发明应用在构造的仿真信号中实现了VMD方法所能达到的最优分解效果,同时应用在泵空化流致振动信号处理中,成功实现了低信噪比条件下流体机械流致振动特征频率的有效提取。
搜索关键词: 一种 干扰 旋转 机械 特征 频率 提取 方法
【主权项】:
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