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题名基于VMD-MCKD的CT球管运行信号识别方法
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作者
陈泽宇
王平
张兆珩
李祥雨
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机构
南京航空航天大学
高速载运设施的无损检测监控技术工信部重点实验室
南京湃舍威信息科技有限公司
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出处
《机械制造与自动化》
2025年第2期146-151,共6页
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基金
国家自然基金项目(62073162)
国家重点研发计划项目(2020YFC3005000)。
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文摘
CT球管运行的声音信号能有效表征其服役状态,但一般会被其他设备的工作噪声掩盖,信噪比低,不易提取分析。为从强背景噪声中准确识别该信号,提出一种基于VMD-MCKD的联合算法。通过变分模态分解滤除信号中的冗余分量,得到重构信号;针对CT机架转动特点对最大相关峭度解卷积算法进行参数优化,应用到重构信号中,得到信噪比较高的目标信号。实验结果表明:VMD-MCKD联合算法对整体声音信号中包含球管工作的部分起到了明显的增强作用,目标信号与噪声信号的峰峰值之比提升约2.7倍,以便准确识别并提取球管运行信号,实现数据精简。
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关键词
CT球管
健康状态监测
最大相关峭度解卷积
变分模态分解
特征增强
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Keywords
CT tube
health status monitoring
maximum correlated kurtosis deconvolution
variational mode decomposition
feature enhancement
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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