基于优先性的延迟噪声故障分析方法

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基于TRIZ原理的降低插装式先导型溢流阀噪音方案

平衡公式为Ｐ右Ａ右＋ ≥ｐ左Ａ左，其中为溢流阀所设定的
１３
系统压力值。将公式进行转化，得到弹簧的受力公式为 ≥ｐＡ左Ａ右，可得出降低调压弹簧的刚度的方法，即减少导
ＴＲＩＺ中的组件被裁剪后，该组件所需提供的功能可根据具体ｆ青况选择以下处理方式：① 由系统中其他组件或超系统实现；② 由受作用组件自己来实现；③ 删除原来组件实现的功能；④删除原来组件实现功能的作用物。对溢流阀所有零件按是否可以由其他零件实现本零件的功能进行分析，主阀座、主阀芯、导阀芯、调压弹簧和外壳是必要件，缓冲弹簧可以减弱主阀芯与主阀座之间的碰撞，因此可保留缓冲弹簧，把导阀座和新增的导阀芯固定座裁剪掉，导阀座的功能由主阀芯实现，新增的导阀芯固定座的功能由外壳实
压作用下偏心的问题，进而解决碰撞产生噪音的问题。
综上所述，该问题的解决方案如下：把导阀芯与导阀座的
系统在溢流时需要弹簧力大，而在回位时需要弹簧力小，
因此可以运用时间分离方法。查询 “ 分离方法与发明原理对应表” ，查看各个原理的应用条件及案例，结合先导阀的结构，最后发现 “ 动态特性原理”较适用，得到解题的思路：改导阀座碰撞的解决方案
溢流时导阀芯与导阀座节流口碰撞的原因如下：在泄压
时，在油压的作用下，导阀芯离开导阀座，因导阀芯与弹簧座之间有间隙，在重力的作用下导阀芯偏离了原来的中心位置，
与节流口产生了碰撞，尤其是在油压高频的变化时，两者高频

噪声计常用故障的分析和修复

噪声计常用故障的分析和修复前言噪声计是测量噪声及环境噪声的仪器，常被使用在工业、环境、交通等领域。

然而，当我们使用噪声计的时候，很有可能会碰到一些故障情况。

本文将会介绍一些噪声计常用故障的分析和解决方法。

故障类型1.电源问题噪声计电源问题是常见的故障之一。

可能会出现电源无法启动或者电源启动但电流不稳定的情况。

这种故障一般可以通过检查电源输入电压、电源连接和电源接受电压范围等方法来解决。

2.传感器问题噪声计利用传感器来检测周围的声音信号。

传感器可以被损坏、老化或者出现联系问题。

导致无法正常测量声压。

解决方法是更换传感器或者检查传感器连接。

3.校准问题校准是确保噪声计测量结果正确性的保证。

如果噪声计没有正确校准，则可能导致测量结果偏差。

解决方法是重新校准噪声计或者使用其他校准仪器来确保准确性。

4.显示屏问题显示屏故障可能出现显示屏黑屏或者显示屏显示含有噪声的情况，这可能导致噪声计无法工作、无法读取数据。

解决方法可以通过检查电源连接、更换显示屏或者重新连接信号线来解决。

5.校准信号源问题噪声计是通过连接到标准声源来进行校准的。

如果标准声源出现故障或者损坏，或者噪声计连接不正确，就会出现校准不准确的情况。

解决方法可以使用其他标准声源进行校准或者更换配件。

维护保养除了及时维修故障，还有一些日常维护保养可以延长噪声计的使用寿命。

以下是一些常用的维护方法：定期清洁定期清洁可以确保噪声计传感器、内部和外部部件干净，避免灰尘和污垢的积累影响噪声计的测量准确性。

只需要使用柔软的布料和清洁液体轻轻擦拭，避免使用擦伤物和刷子等。

校准定期校准可以确保噪声计的测量准确性，并确保其与其他测量仪器的测量匹配度。

建议每年至少进行一次校准，或者每天进行比较校准。

避免受损将噪声计妥善存放和携带可以避免意外损坏。

建议避免将噪声计暴露在高温、潮湿、强光、强磁或极端气候的环境下。

总结噪声计是广泛应用的测量仪器，当出现故障时，我们应该果断维修。

电子设计中常见的噪声问题及解决方法

电子设计中常见的噪声问题及解决方法在电子设计中，噪声是一个常见且影响深远的问题。

它会对系统性能造成严重影响，因此必须采取有效的方式进行解决。

在本文中，我们将讨论电子设计中常见的噪声问题以及相应的解决方法。

首先，让我们了解什么是噪声。

在电子设备中，噪声是指系统中出现的不希望的干扰信号，会导致输出信号的失真或降低信噪比。

电子设备中的噪声通常可以分为两类：外部噪声和内部噪声。

外部噪声是来自环境中的干扰，比如电源线上的电磁干扰、无线电信号等；内部噪声则是电子设备本身产生的信号干扰，比如器件本身的热噪声、晶体管的噪声等。

常见的电子设计中的噪声问题包括：热噪声、1/f 噪声、射频干扰以及电源干扰等。

热噪声是由于电阻器、晶体管等器件的热运动引起的，通常可以通过降低工作温度或选择低噪声器件来减小；1/f 噪声是一种与频率成反比的噪声，通常可以通过滤波器进行抑制；射频干扰是来自无线电频段的干扰信号，通常可以通过屏蔽、滤波等技术进行减小；电源干扰则是由电源波动等因素引入的干扰信号，可以通过滤波器、稳压器等措施进行消除。

为了解决这些噪声问题，我们可以采取一系列有效的解决方法。

首先，选择低噪声器件是很关键的，因为器件本身的噪声会影响整个系统的性能。

其次，合理布局电路板是很重要的，可以避免信号叠加引入额外的干扰。

此外，使用合适的滤波器、隔离器等器件也是很有效的方法，可以将不需要的干扰信号滤除。

在面对射频干扰时，可以采用屏蔽罩、隔离器件等技术来隔离干扰信号，保证系统的正常工作。

除了以上方法外，还可以利用数字信号处理技术来进行噪声消除。

通过滤波、降噪算法等方法，可以有效地去除信号中的噪声成分，提高系统的信噪比。

此外，还可以采用差分信号传输、差分输入放大器等技术来减小信号传输过程中的干扰，提高系统的抗干扰能力。

总的来说，电子设计中的噪声问题是一个不可忽视的挑战，但是只要采取适当的解决方法，就可以有效地减小噪声对系统性能的影响。

基于SVM和噪声分析的汽车发动机故障快速诊断方法研究

基于ＳＭ和噪声分析的汽车发动机故障快速诊断方法研究Ｖ
叶君香，徐高欢
（．浙江警官职业学院，浙江杭州３０１；２江水利水电专科学校，浙江杭州３０１）１１０８．浙１０８
摘要：汽车发动机是一个核心部件，其性能的好坏对汽车的安全性、生产效率构成直接影响，在总结其他各类故障诊断方法的基础上，提出了基于ＳＭ和噪声分析的发动机故障诊断技术并做一些试验性研究，认为该方法可用于前期诊断，并能简单快速Ｖ
究的问题对环境要求不高，发，采用机体外噪声测量的方法来采集含有故障信息的声信号，机体外测得噪声信号是多种激励共同作用的结果，表现形式非常复杂，有与发动机工作循环周期相关的噪声，也
ＡｂｔａｔＥｇｎｓｔｅｃｒｏｏｅｔｆｃｒＩ’ ｅｆｒｎｅｉｉｏｔｎｏｔｅｃｒＳｓｆｔ．ｉｗｉｆｃｒｄｃｉｎｅｆｉｎｙｓｒｃ：ｎｉｅｉｈｏｅｃｍｐｎｎａ．ｔｓｐｒｍａｃｓｍｐｒｔｔｈａ ’ ａｅｙｔｌａｆｔｐｏｕｔｆｃｅｃ．ｏｏａｌｅｏｉＡｔｔｅｃｎｌｓｏｆｏｈｒｔｐｓｏｕｔｉｇｏｉｍｅｈｄ．ｐｏｏｅｈｎｉｅｆｕｔｉｇｏｉｅｈｏｏｙｉｂｓｄｏＶＭｎｏｓｎｌｓｓｈｏｃｕｉｎｏｔｅｙｅｆｆｌｄａｎｓｓｔｏａｒｐｓｄｔｅｅｇｎａｌｄａｎｓｓｔｃｎｌｇｓａｅｎＳａｄｎｉｅａａｙｉａｄｄｏｉｔｓｄｅ．Ｔｅｍｅｈｄｃｎｂｓｄｔａｌｉｇｏｉ，ａｄｃｎｑｉｋｙａｄｅｓｌｎａｌｎｏｓｍｅｐｌｔｉｓｏｕｈｔｏａｅｕｅｏｅｒｄａｓｓｎａｕｃｌｎａｉｆｄｆｕｔｙｎｙｉ．Ｋｅｗｏｄ：Ｅｇｎｙｒｓｎｉｅ；ＦｕｔｄａｎｓｓＮｏｓｉｎｌＳｐｏｔｖｃｏｃｉｅａｌｉｇｏｉ；ｉｓａ；ｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｅｇ

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究

基于噪声分析的机械故障诊断方法研究摘要基于噪声分析的机械故障诊断方法可以非接触地获得机械信号，适用于众多不便于使用振动传感器的场合，如某些高温、高腐蚀环境，是一种常用而有效地故障诊断方法。

但在实际应用中，由于不相干噪声和环境噪声的影响，我们需要的待测信号往往被淹没在这些混合噪声中，信号的信噪比较低。

盲源分离作为数字信号处理领域的新兴技术，能利用观测信号恢复或提取独立的各个机械信号，在通讯、雷达信号处理、图像处理等众多领域具有重要的实用价值及发展前景，已经成为神经网络学界和信号处理学界的热点研究课题之一。

本文分析总结了盲源分离技术的相关研究现状，对盲源分离的原理、算法、相关应用作了探讨和研究。

并就汽轮机噪声问题运用了盲源分离技术进行机械故障诊断，试验表明，该方法能将我们需要的故障信号从混合信号中分离出来，成功实现汽轮机部件的故障诊断。

关键词：声信号，机械故障诊断，独立分量分析Investigation of Mechanical Fault Diagnosis Based on Noise AnalysisAbstractYou can obtain a non-contact method of mechanical fault diagnosis based on noise analysis of mechanical signals , not suitable for many occasions to facilitate the use of vibration sensors , such as certain high temperature , highly corrosive environment , is a common and effective fault diagnosis method . However, in practice , the effects of noise and extraneous ambient noise , the signal under test often need to be submerged in the mixed noise , lower signal to noise ratio .Blind source separation as an emerging field of digital signal processing technology to take advantage of the observed signal recovery or extraction of various mechanical signals independently in many communications, radar signal processing , image processing has important practical value and development prospects , has become a neural network one of the hot research topic in academic circles and signal processing . In this paper summarizes the research status of blind source separation techniques , the principles of blind source separation algorithms, related applications and research were discussed . Turbine noise problems and to use the blind source separation techniques for mechanical fault diagnosis, tests showed that the method we need fault signal can be separated from the mixed signal , fault diagnosis of steam turbine components successfully .Key Words：Mechanical Fault Diagnosis，Independent Component Analysis目录1绪论1.1 选题背景1.2 国内外研究发展现状1.2.1机械故障诊断技术发展现状1.2.2 声学故障诊断发展现状1.2.3 盲源分离技术发展现状1.3课题研究内容及意义2 噪声分析和采集2.1 声学概念2.2 噪声的主要参数2.2.1声压2.2.2声强2.2.3 声功率2.3 噪声的采集2.3.1 传声器2.3.2 声级计2.4 故障的噪声识别方法3盲源分离算法原理3.1独立性3.2盲源分离算法概述3.2.1 JADE法3.2.2四阶盲辨识法(FOBI)3.2.3 信息极大法(Infomax)3.3 预处理3.3.1 中心化3.3.2 基于主分量的球化4 实验5总结与展望5.1 总结5.2展望参考文献致谢1 绪论1.1 选题背景设备异常和故障信息一般以机械的状态信号为载体，机械故障诊断的一个重要步骤就是采用适当的方法来表现被诊断设备的特征信号；机械故障诊断能否成功主要需要做到尽可能真实而充分地采集到足以真实表现被测设备状况的状态信号。

基于数据驱动的故障诊断方法

基于数据驱动的故障诊断方法基于数据驱动的故障诊断方法是一种利用机器学习和数据分析技术来帮助诊断设备或系统故障的方法。

这种方法通过收集设备或系统的运行数据，并利用这些数据来分析故障原因和预测未来可能出现的故障。

在故障发生时，该方法可以根据历史数据和模型来识别故障模式，并提供准确的故障诊断和解决建议。

在数据采集阶段，需要选择适当的传感器来收集设备或系统的运行数据。

这些数据可以是温度、压力、振动等传感器记录的实时数据，也可以是设备日志、报警记录等非实时数据。

在数据预处理阶段，需要对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以确保数据的质量和一致性。

这一步骤的目的是减少数据中的噪声和异常值，使数据更加可靠和可分析。

在特征提取阶段，需要从预处理后的数据中提取与故障有关的特征。

这些特征可以是统计量、频域分析结果、时频分析结果等。

通过特征提取，可以将原始数据转化为更具代表性和可分辨性的特征向量，为后续的故障诊断提供输入。

在故障诊断阶段，需要根据特征向量使用机器学习、数据挖掘和模式识别等方法来进行训练和建模。

通过将历史故障数据和相应的特征向量进行训练，可以建立故障分类模型或故障预测模型。

这些模型可以用于识别不同的故障模式，并根据模型对实时数据进行诊断和预测。

基于数据驱动的故障诊断方法的优点是可以自动化、高效和准确。

与传统的基于规则或经验的故障诊断方法相比，它可以更好地捕捉到故障模式和变化，并且可以根据实时数据和模型进行实时诊断和预测。

此外，该方法还可以处理大量的复杂和多变的故障数据，提高故障诊断的可靠性和效率。

然而，基于数据驱动的故障诊断方法也存在一些挑战和限制。

首先，数据采集和处理可能涉及大量的时间和资源。

其次，由于故障数据可能存在噪声和不完整性，建立准确的模型需要足够的训练数据和对数据质量的保证。

最后，模型的训练和更新可能需要专业的领域知识和数据科学技能。

总之，基于数据驱动的故障诊断方法是一种有效的方式来识别和解决设备或系统故障。

基于噪声分析的机械故障诊断方案方法研究

基于噪声分析的机械故障诊断方案方法研究摘要：机械故障的诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。

本研究基于噪声分析的方法，针对机械故障的诊断方案进行研究。

通过对机械故障噪声信号进行采集和分析，将机械故障划分为不同类型，并提出相应的诊断方法。

实验结果表明，基于噪声分析的机械故障诊断方法具有较高的准确性和可靠性。

1.引言机械设备在长时间运行中难免会出现各种故障，故障的及时诊断对于保障设备的运行效率和寿命至关重要。

而传统的机械故障诊断方法需要通过人工观察、模型建立等步骤来完成，耗时耗力且存在一定的误差。

因此，本研究旨在通过噪声分析的方法来进行机械故障的快速准确诊断。

2.基于噪声分析的机械故障诊断方案方法2.1机械故障噪声信号采集本研究使用传感器对机械设备的噪声信号进行采集。

通过放置在机械设备上的传感器，可以实时、连续地采集到机械故障产生的噪声信号。

2.2噪声信号分析和处理通过对采集到的噪声信号进行频谱分析、时域分析等方法，可以将噪声信号转化为可用于故障诊断的特征参数。

由于不同类型的机械故障在频谱特性、幅度等方面表现出不同的规律，因此可以通过分析特征参数来判断机械设备是否存在故障。

2.3机械故障分类和诊断根据机械故障的特征参数分析结果，可以将机械故障分为不同的类型，如轴承故障、齿轮故障等。

对于每一种故障类型，可以建立相应的诊断模型，通过对比实际特征参数和诊断模型的目标特征参数，即可判断故障的具体类型。

3.实验设计与结果分析本研究选择了不同类型的机械设备进行实验，如轴承、齿轮、马达等。

通过对实验中产生的噪声信号进行采集和分析，得到了各种故障类型的特征参数，并建立了相应的诊断模型。

实验结果表明，基于噪声分析的机械故障诊断方法能够准确地判断出故障类型，具有较高的准确性和可靠性。

4.结论本研究基于噪声分析的方法，对机械故障的诊断方案进行了研究。

通过对噪声信号的采集和分析，将机械故障划分为不同类型，并提出了相应的诊断方法。

基于噪声分析的电机故障诊断方法研究

ｄｉｔｎｕｓｅｏｏａｌｏｃｔｈｕａｅｗｏｋｏｔｒＩｈｓｓｒｅｆｐｏｅｓ，ｔｉａｅｓｄｓｉｇｉｈｄｍｔｒｆｕｔｖｉｅｗｉｔｅｎｅｒｌｎｔｒｓｒｅ．ｎｔｏｅｅｓｏｒｃｓｈｉｈｓｐｐｒｕｅ
ｎ１０８Ｃｉａｇ２０９，ｈｎ；
２．№ ｎｉｎＣｍｎｄｔＤｓｎ＆Ｒｓａｃｓｔｔ，ｎ１０６Ｃｉ）ｇＫｓｅｅｔｎｎＵｅｉｅＩｓｇｅｅｒＩｔｕ № ｈｎｉｅｇ２０３，ｈｎａ
Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｔｈｓｐｐｒ，ｂｓｄｏｔａｌｔｏｍ，ｕｅｈｉｉｌｓｇｌｐｒｃｓｉｇｍｅｈｄｏａａｙｅａｄｉａｅａｅｎＭａｌｂｐａｆｒｓｄｔｅｄｇｔｉｎａｏｅｓｎｔｏｓｔｎｌｚｎａｐｒｃｓｔｒｎｏｓｎｒｔｅｄｆｅｅｔｒｎｎｔｔｓ，ｐｏｏｅｉｇｏｔｍｅｈｄｆｒｔｅｍｏｏａｌｒｏｅｓｍｏｏｉｅｕｄｅｈｉｆｒｎｕｎｉｇｓａｕｒｐｓｄａｄａｎｓｉｃｔｏｏｈｔｒｆｉｅｕｔｐ．Ｆｒｔｙｅｉｓｌｙ，ｔｉｐｒｃｒｉｄｏｎｌｚｎｈｓｉｎｌＳｕｄｒｔｅｄｉｅｅｔｒｎｎｇｓａｕｓｉｉｏｉｈｓｐａｅａｒｅｎａａｙｉｇｔｅｅｓｇａ ’ ｎｅｈｆｒｎｎｉｔｔｎｔｍｅｄｍａｎｆｕａｄｆｅｕｅｃｏｉｎｑｎｙｄｍａｎ．Ｎｅｔｎｌｚｄａｄｅｔａｔｄｔｅｓｇａ ’ ｅｅｇｉｅｖｃｏ．Ｆｉａｌｒｘ，ａａｙｅｎｘｒｃｅｈｉｎｌＳｎｒｙｅｇｎｅｔｒｎｌｙ，ｃａｓｆｅｎｌｓｉｉｄａｄ

基于噪声频谱分析的故障预判技术

基于噪声频谱分析的故障预判技术摘要：在变电一次设备检修工作中，如各类屏柜、变压器、开关、刀闸、组合电器等健康度评估为最关键一环，其健康度的好坏直接关系着设备的可靠运行，而目前该项工作的执行是在工作现场进行人工巡检，通过“望闻问切依”等方式依次开展各类带电设备的巡检，存在一定的弊端。

本文中提出的通过对设备运行过程的噪声频谱分析进行分析结合人工智能算法对设备的故障进行预判，可以提高设备故障预判的准确率，解决故障预判时耗时长，容易漏测、误测的问题。

关键词：变电检修；频谱分析；故障预测引言在传统的故障诊断方法中，一般通过分析设备的电流、温度或其它信号量，结合经验参数判断设备的状态。

其中，设备噪声信号的针对性强、与故障位置的关联性好，因此噪声信号逐步成为设备故障诊断方法研宄中常用的信号类型。

传统的故障诊断方法主要是通过人工观测或者通过设备的参数判断其运行状态，在实时性和精确性上还有较大的提升空间。

随着信号处理技术和机器学习方法研宄的深入，针对电力设备的故障诊断方法的准确度和鲁棒性已有显著提高，但在实际应用中仍存在诸多挑战：在工业生产环境中，受到环境噪声和其他噪声影响，采集到的设备噪声信号被干扰，设备故障特征模糊，导致故障分类精度降低，误检率、漏检率较高；在己知设备故障模式和故障样本数据不足的情况下，通过故障分类方法无法及时检测出未知类型异常故障状态。

1噪声信号处理的基本流程从信号分类的角度看，噪声信号属于不确定信号，它是随机信号中的一种。

工程中的随机信号一般均按各态历经的随机过程来进行处理。

信号的分析方法有时域法、频域法等。

通过采集到的设备运行的噪声信号为时域信号，但在时域内一般不易发现与设备故障相关的特征量。

频域分析又称为谱分析，主要研究信号在频域内的各种特征量。

对噪声信号的频谱分析不仅可以反映电力设备的运行情况，还可以将频谱图中的频率与设备故障类型建立起关联。

利用噪声信号的频谱图分析噪声的频率成分，并由此判断电力设备的故障，电力设备若出现运行异常，其运行过程中的状态参数将会发生变化，并通过噪声反应出来。

汽车NVH常见问题分析及故障诊断思路(一)

2020/08·汽车维修与保养47◆文/江苏高惠民汽车NVH常见问题分析及故障诊断思路(一)随着当今世界汽车工业的不断快速地发展，汽车的品牌种类、汽车的使用用途及使用汽车的人群数量都在持续不断的增加。

然而，汽车的普及是一把双刃剑，它既给现代人们带来了工作生活便利的同时也带来了严重的环境污染。

作为全球四大环境污染之一的噪声污染主要来源于汽车的运行噪声，在我国大中城市，汽车噪声占到环境噪声的40%以上。

早在1999年，世界卫生组织在全球进行噪声污染范围及危害程度调查，结果表明，噪声除了对人的听力系统有危害外，还会对消化系统、内分泌系统、心血系统、免疫系统、神经系统以及心理健康有危害。

关于噪声对听力系统危害的研究数据显示，人类处于80dB以下的噪声环境中是安全的，而85dB以上则会有危险，如果长期暴露在超过90dB的环境中，耳聋发病率明显增加。

由此可见控制汽车噪声限值已是迫在眉睫，也受到了各国政府的高度重视，相继颁布了汽车噪声控制法规，图1表示了世界主要国家和地区对汽车噪声限值的变化情况。

我国于2002年分别修订国家强制性标准GB 16170-1996《汽车定置噪声限值》和GB1495-2002《汽车加速行驶外噪声限值及测量方法》，国内新车噪声限值如图2所示。

这个强制性国家标准的制修订一方面是结合国内汽车产品技术的实际情况，同时也重视与国际先进汽车标准法规相协调和衔接。

在汽车领域内，通常用NVH(Noise Vibration Harshness)来描述汽车噪声、振动及汽车的乘坐舒适性问题，根据相关资料统计，汽车大约三分之一的故障是由汽车 NVH 问题引起的，由于汽车的 NVH 问题日益严重突出及其危害性大，因此，汽车制造公司为达到控制噪声限值的要求，在汽车的研发、制造阶段投入了大量费用来改善并提高整车的 NVH 性能问题，为汽车使用舒适性提供了很好的保证。

本文主要阐述的是针对车辆使用过程中出现的NVH问题，如何以振动与噪声的基本理论为指导，认真查找产生振动与噪声的振源，然后进行了定性定量分析，制定准确判断和快捷修理NVH故障的方法。

基于声学信号分析的机器故障诊断方法研究

基于声学信号分析的机器故障诊断方法研究摘要随着工业企业的发展，机器故障诊断越来越重要。

现今的机器故障诊断方法主要依赖于人工智能和数据挖掘技术。

其中基于声学信号分析的机器故障诊断方法比较成熟。

本文将详细介绍声学信号分析的基本原理，以及如何应用于机器故障诊断中。

同时，本文也会涉及到一些常见的机器故障故障诊断方法以及它们的优缺点。

最后，本文会竭尽所能探讨未来声学信号分析在机器故障诊断中的应用前景。

引言在许多工业企业中，机器设备是关键的生产资产。

如果机器发生故障，可能导致生产线停止运转，进而对企业造成损失。

因此，机器故障诊断对于保证生产线运转至关重要。

现今，许多企业使用人工智能和数据挖掘技术进行机器故障诊断。

其中，声学信号分析是一种比较成熟的技术，被广泛应用于机器故障诊断领域。

一、声学信号分析的基本原理声学信号分析是一种分析声音的技术。

声波是空气中的压强波，可以通过振动物体产生。

在机器故障诊断中，通常是通过声波来检测机器是否存在故障。

声学信号分析可以分为两个部分，一是声音信号的采集，二是声音信号的分析。

声音信号的采集一般使用麦克风来进行。

麦克风接收到声音信号后，会将声音信号转换成电信号。

然后，电信号会被数字化，储存在计算机中。

数字化后的信号可以被计算机进行分析。

声音信号的分析主要包括两部分，一是预处理，二是特征提取。

预处理的目的是去除噪声等干扰信号，保留有效信息。

特征提取是从预处理后的信号中提取信息，可以用于判断机器是否发生了故障。

在声学信号分析中，常用的特征有时域特征和频域特征等。

二、基于声学信号分析的机器故障诊断方法基于声学信号分析的机器故障诊断主要有两个步骤，一是采集声音信号，二是对声音信号进行分析。

一般来说，采集声音信号需要用到专门的采集设备。

采集过程中，需要尽可能接近机器，以便能够获取尽可能准确的信号。

同时，还需要注意信号采集环境的噪声情况，尽可能降低噪声对采集信号的影响。

采集到的信号会被储存在计算机中，等待分析。

如何解决稀疏编码中的噪声干扰问题

如何解决稀疏编码中的噪声干扰问题稀疏编码是一种重要的信号处理技术，被广泛应用于图像处理、语音识别和机器学习等领域。

然而，在实际应用中，稀疏编码常常面临噪声干扰问题，这给信号恢复和特征提取带来了挑战。

本文将探讨如何解决稀疏编码中的噪声干扰问题。

首先，我们需要了解稀疏编码的基本原理。

稀疏编码是一种通过寻找最优表示来描述信号的方法。

它假设信号可以用少量的基向量的线性组合表示，而这些基向量构成了一个字典。

稀疏编码的目标是找到最稀疏的表示，即尽可能少地使用基向量。

然而，当信号受到噪声干扰时，稀疏编码的性能会受到影响。

解决稀疏编码中的噪声干扰问题的一种方法是引入稀疏性先验。

稀疏性先验是指对信号的稀疏性进行先验假设，即假设信号的表示具有较高的稀疏性。

通过引入稀疏性先验，我们可以通过优化问题的约束条件来抑制噪声的影响，从而提高稀疏编码的性能。

常用的稀疏性先验包括L1范数正则化和基于阈值的方法。

L1范数正则化是一种常用的稀疏性先验方法。

它通过在优化问题中引入L1范数作为正则化项，使得优化问题的解具有更高的稀疏性。

L1范数正则化在信号恢复和特征提取中都有广泛的应用。

在稀疏编码中，L1范数正则化可以通过求解Lasso问题来实现，即最小化信号的L1范数和重构误差之和。

L1范数正则化的一个优点是可以自动选择重要的基向量，从而抑制噪声的影响。

另一种常用的稀疏性先验方法是基于阈值的方法。

基于阈值的方法通过设置一个阈值来将信号的表示中的较小幅值设为零，从而实现稀疏表示。

这种方法在稀疏编码中被广泛应用，尤其在图像处理中具有重要的作用。

基于阈值的方法可以通过硬阈值和软阈值来实现。

硬阈值将幅值低于阈值的元素设为零，而软阈值则通过对幅值进行缩放来实现更平滑的稀疏表示。

基于阈值的方法可以有效地抑制噪声的影响，提高稀疏编码的性能。

除了引入稀疏性先验外，还可以通过增加样本数量来解决稀疏编码中的噪声干扰问题。

增加样本数量可以提供更多的信息，从而减小噪声的影响。

基于ASTFA降噪和AKVPMCD的滚动轴承故障诊断方法

淹没在噪声中的有用信息,才能获得正确的分析
结果.
在传统的信号处理方法中,降噪是通过频谱
分析技术来实现的. 当噪声与信号在频域可分
时,可以设计适当的滤波器将噪声所对应的频带
滤除掉 [８].然而,在处理具有显著的非平稳性且
用于多变量描述的非线性系统的模式识别问题.
型,当故障特征之间关系复杂、存在较强的空间相
收稿日期:
２０１４１１２０
关性时,会使该方法的预测精度受到影响.为了
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (
５１１７５１５８,
５１３７５１５２);
中国机械工程第２６卷第２１期２０１５年１１月上半月
基于 ASTFA 降噪和 AKVPMCD 的
滚动轴承故障诊断方法
杨宇李紫珠何知义程军圣
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,
４１００８２
摘要:提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法.首次将自适应最稀疏时频分析(
法进行优化,将信号分解问题转化为非线性优化
的问题,将信号分解为若干个内禀模态函数 (
i
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中图分类号：Ｔ３１７Ｐ９．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）１０５－３０１３９（０２Ｏ — １８０
．ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０．６５２１．１０５ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．４ｓ
考虑串扰噪声的时序分析工具通常假设所有的干扰线在
ｌｙｎｉａｌｒｎｌｓｓｍｅｈｄｈｏｉｒｌｔｎｅｅｃｎｉｅｅｏｅｆｃｉｅｙｐｕｅｔｅａａｙｉｐｃｆｉｔｌｅａｄａｏｓｆｉｅａａｙｉｔｏ．Ｔｅｌｇｃｅａｉｓｗｒｏｓｄｒｄｔｆｔｌｒｎｈｎｌｓｓｓａｅｏｃｉｉｎｅｕｏｅｖｖｍｎａｇｅｓｒｌｅ．Ｔｅｈｃｕｒｎｅｐｏａｉｔｆｈａｓｅａｏｓａｌｒｅｗｅｎｔｅｖｃｉｌｅａｄａｇｅｓｒｌｅｗｓｇｒｓｏｉｓｈｎｔｅｏｃｒｅｃｒｂｂｌｙｏｅｆｌｅｄｌｙｎｉｅｆｉｅｂｔｅｈｉｔｎｉｔｕｍｉｎｇｒｓｏｎａｎｉｃｍｐｔｄｕｉｇｔｅｔｎｎｏｏｕｅｓｎｉｇｗｉｄｗ．Ｆｒｅｍｏｅ，ｔｅｔｐｋａｇｅｓｒｌｅｈｃａｈａｇｓｐｏａｉｔｓｔａｓａｓｈｍｉｕｔｒｒｈｈｏ — ｇｒｓｏｉｄｗｉｈｈｄｔｅｌｒｅｔｒｂｂｌｉｏｃｕｅｆｌｅｎｉｅｄｌｙｎｉｅｆｉｒｓｉｅｌｉｃｉｏｌｅｆｕｄｈａｇｓｎｍｂｒｏｌｅｆｉｒｓｃｎｂｌｒｄｗｔｉｕｔ，ｐｏｕｅａｏｓａｌｅｎｒａｒｕｔｃｕｄｂｏｎ．Ｔｅｌｒｅｔｕｅｆａｓａｌｅａｅｆｔｅｉｎｒｎｉｕｃｓｆｕｉｅｈｍｅｒｄ —
刘晓晓吴继娟李光顺吴俊华，，，
（．１北京城市学院电子与信息工程学部，北京１０８；．曲阜师范大学计算机科学学院，００３２山东日照２６２）７８６
摘要：为了减少互连串噪声对电路性能的影响，出一种ｔ — 延迟噪声故障分析方法。通过逻辑分析方扰提ｏｋｐ
ｃｎｉｉｃｎｅｓｍｉｍｅｕｃｉｎｆｒｔｅｃｏｓａｋ—ｗａｅｔｍｉｇａａｙｉ．ｉｇａｓｇｎｆａｔｐｓｉｓｒｄｔｏｏｈｒｓｔｌａｒｉｎｎｌｓｓｉＫｅｙｗｏｒ：ｖｒａｇｃｌｎｔｇａｉｎｃｒｕｔｄｅｉｎ；ｃｏｓｔｌｏｓｄｓｅｙｌｒｅｓａｅｉｅｒｔｏｉｃｉｓｇｒｓａｋｎｉｅ；ｄｅａｏｓａｌｅ；ｔｍｉｇａａｙｉｌｙｎｉｅｆｉｕｒｉｎｎｌｓｓ
ＮｒｌＵｉｒｔ，ＲｈｏＳａｄｎ７８６，ｈｎ）ｏｍａｎｖｓｙｋａｈｎｏｇ２６２Ｃｉａｅｉ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｔｏｒｄｅｔｅｉｅｕｃｈｍｐａｔｆｉｅｃｎｅｔｏｒｓｔｌｏｓｎｔｅｃｒｕｔｐｒｏｍａｃｔｉａｅｒｐｓｄａｔｐ— ｅ— ｃｓｏｒｏｎｃｉｎｃｏｓａｋｎｉｅｏｈｉｃｉｅｆｒｎｅ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｏｋｄｎｔ
第２９卷第１期
２１０２年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖ０９Ｎｏ１Ｌ２．
Ｊｎ２２ａ．０１
基于优先的延迟故障分析方法性噪声
Ｔｐｄｌｙｎｉｅｆｉｒｎｌｓｓｍｅｈｄｏ一ｅａｏｓａｌｅａａｙｉｕｔｏ
ＬＵＸａ— ａＷＵＪ－ａＩｕｎ．ｕｗＵＪｎｈａＩｉｘｏ，ｉｕｎ，Ｌａｇｓｎ，ｕ —ｕｏｉｊＧｈ
（．Ｃｌｇｌｔｎ１ｏｅｅｏｅｒｉｌｆＥｃｏｃ＆ＩｏｍｔｎＥｇｎｅｎ，ｅｉｇＣｔＵｉｒｔ，Ｂｉｇ１０８，Ｃｉ２ｏｅｅｏｏｐｔｃｎｅ咖ｎｒａｉｎｉｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｇＢｉｎｉｎｖｓｙｅｉ００３ｈｎ．ＣｌｇＣｍｕｒＳｉｃ，Ｑｆｏｒｊｙｅｉｊｎａ；ｌｆｅｅ
法有效地修剪受扰线和干扰线组合的分析空间，用时序窗口计算受扰线和干扰线之间的虚假延迟噪声故障的利
发生概率，找到实际电路中最有可能引起虚假延迟噪声故障的ｔ一ｏ条干扰线。本方法能够在规定时间内消除ｐ
尽可能多的虚假噪声，而提高了串扰噪声影响下时序分析的精确度。从关键词：超大规模集成电路设计；串扰噪声；延迟噪声故障；时序分析