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题名基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪
被引量：10
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作者
孙万麟
王超
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机构
昌吉学院物理系
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期79-82,共4页
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基金
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2014S068)
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文摘
为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。
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关键词
小波包网络
改进的软阈值函数
电力信号
消噪
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Keywords
wavelet packet network
improved soft threshold function
power signal
denoising
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于CWT-IDRSN的风机滚动轴承故障诊断
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作者
巴胤竣
孙文磊
张克战
常赛科
刘志远
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机构
新疆大学智能制造现代产业学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第11期166-171,共6页
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基金
新疆维吾尔自治区重点研发专项项目(202112142)
新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2022D01C390)。
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文摘
针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage network,IDRSN)的故障诊断模型。首先,利用CWT将轴承振动信号转换为二维时频图,作为输入样本,用于解决深度残差收缩网络在直接处理振动信号时引起的频域失真问题;其次,设计了一种改进的软阈值函数(improved soft threshold function,ISTF),解决了因软阈值化引起的信号失真,设计了改进的软阈值模块(improved soft threshold block,ISTB)和自适应斜率模块(adaptive slope block,ASB),构建了改进的残差收缩单元(improved residual shrinkage building unit,IRSBU)以实现自适应地确定最佳阈值并进一步调整输出;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集与风机轴承振动数据采集实验台收集的滚动轴承数据集对所提方法进行实验验证。结果证明相较于其他方法,所提的故障诊断方法有更好的泛化性和通用性,分类准确率分别达到了99.75%和99.69%。
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关键词
连续小波变换
深度残差收缩网络
自适应斜率模块
改进的软阈值函数
故障诊断
深度学习
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Keywords
continuous wavelet transform
deep residual shrinkage network
adaptive slope module
improved soft threshold function
fault diagnosis
deep learning
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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