噪声背景

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强噪声背景下基于CEEMDAN与BRECAN的船舶电机故障诊断
《中国舰船研究》2025年第2期20-29,共10页朱仁杰 宋恩哲 姚崇 柯赟 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2023QE009);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3072024XX2709);内燃机与动力系统全国重点实验室开放课题(skler-2023-011)。
[目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN)的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先,通过CEEMDAN将含噪声电...
关键词：电动机 故障分析 故障诊断 人工智能 完全集合经验模态分解(CEEMDAN) 贝叶斯残差高效通道注意力网络(BRECAN) 
耦合高斯噪声背景下非线性系统随机共振研究
《科学技术创新》2025年第8期9-12,共4页王超杰 吴明发 张红蔚 毛利影 
江西省教育厅科学技术研究项目一般项目“关于复杂系统的非线性行为研究”(GJJ2206612)。
随着模型复杂性和关联性增强,高维度模型更贴近现实,反映事物本质。因此本研究聚焦于耦合高斯噪声背景下非线性系统的随机共振。考虑耦合高斯噪声特性,建立非线性系统模型;优化系统参数补偿随机共振,探讨随机共振产生的条件和机制;模拟...
关键词：耦合网络系统 非线性系统 协同效应 随机共振 高斯噪声 
噪声背景下梅尔频率倒谱系数与多注意力网络在电机故障诊断中的应用
《哈尔滨工程大学学报》2025年第3期475-485,共11页宋恩哲 朱仁杰 靖海国 姚崇 柯赟 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3072022QBZ0301,3072022JC2704).
针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模...
关键词：电机 故障诊断 噪声环境 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 多尺度 卷积注意力模块 特征融合 
非高斯噪声背景下的目标辐射线谱自适应增强方法
《声学学报》2024年第5期927-938,共12页王燕 上官佩熙 郝宇 †刘旭妍 
国家自然科学基金项目(62101153);水声技术重点实验室稳定支持课题项目(JCKYS2021604SSJS003)资助。
针对非高斯噪声背景下因噪声二阶矩发散导致常规自适应线谱增强方法的权值迭代不收敛,无法有效增强水下目标辐射线谱信噪比的问题,提出了基于最大相关熵准则的自适应线谱增强方法。该方法基于窄带线谱信号和宽带非高斯噪声在广义时间相...
关键词：无源目标探测 自适应线谱增强 非高斯噪声 广义时间相关半径 最大相关熵准则 
一种alpha噪声背景下的波达方向估计算法
《雷达与对抗》2024年第3期20-24,共5页胡喆 沈凡 殷友廷 
针对在alpha噪声干扰背景下传统DOA估计算法大多性能不佳的问题,提出一种基于相关熵的降维MUSIC估计算法。首先基于阵列信号模型和alpha噪声特性分析alpha噪声背景下的信号接收模型,然后引入相关熵算子并与降维MUSIC算法相结合,最后使用...
关键词：alpha噪声 DOA 相关熵准则 阵列信号处理 
非高斯噪声背景的水下INS-LBL组合导航方法
《舰船科学技术》2024年第15期121-124,共4页成月 曹园山 赵俊波 李锦 葛锡云 
自主水下航行器(AUV)是水下自主协同作业的重要装备,在水下获取持续可靠的高精度定位导航信息是AUV实施任务的重要前提。针对实际环境中系统噪声不再满足高斯分布、难以获得准确模型,进一步造成传统组合导航系统无法精准定位的问题,设...
关键词：最大熵卡尔曼滤波 水下导航 长基线 自主水下航行器 
强噪声背景下地铁牵引电机轴承故障识别方法研究
《计算机与数字工程》2024年第7期2239-2243,共5页王锦畅 陈威 彭乐乐 郑树彬 钟倩文 
国家自然科学基金项目(编号:51907117,51975347);上海市科技计划项目(编号:22010501600);上海申通地铁集团资助项目(编号:JS-KY20R013-3,2021CL-KY20R013-3-JYF-050)资助。
为了实现地铁车辆牵引电机轴承故障识别,论文针对电机轴承故障冲击被强背景噪声淹没特征提取困难的问题,利用多点最优调整的最小熵解卷积增强故障冲击成分,采用粒子群优化算法自适应地确定滤波器阶数和故障周期,获取高信噪比的故障特征...
关键词：牵引电机 轴承故障诊断 多点最优调整的最小熵解卷积 粒子群优化 
噪声背景下的MSECAE轴承故障诊断方法研究
《机电工程技术》2024年第7期29-33,180,共6页徐坤 任万凯 王晓夫 魏志民 潘作舟 刘征 蔡木霞 
天津市教委科研计划项目(2021KJ102)。
针对传统基于深度学习的故障诊断方法存在特征提取尺度单一、抗噪声能力差的问题,提出一种多尺度卷积自编码器融合高效通道注意力机制的方法(MSECAE)用于轴承故障诊断。首先,使用傅里叶变换对原始数据进行归一化处理,将原始的一维振动...
关键词：故障诊断 多尺度卷积模块 高效通道注意力机制(ECA) 轴承 
基于混合神经网络的混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测
《传感器技术与应用》2024年第3期439-447,共9页沈心雨 吕林黛 汪欣 
微弱信号是指相对背景噪声而言,其信号幅度的绝对值很小、信噪比较低的一类信号,这种信号通常受到各种干扰和噪声的影响,使得其在背景中难以被准确检测或识别。微弱信号可能来自于远距离传输、低功率信号源、弱信号目标等情况。在实际...
关键词：长短期记忆神经网络 混沌噪声 微弱信号检测 卷积神经网络 
高斯色噪声背景下基于权向量的连续波信号检测
《水下无人系统学报》2023年第5期746-749,共4页代振 吴吉伟 尹美方 
针对高斯色噪声背景下信号检测需要进行预白化处理的问题,提出了一种基于权向量的信号检测方法。首先基于权向量构造检验统计量,分析其检测性能,在此基础上推导了N-P准则下的最优权向量,并证明了其与广义匹配滤波的等价性。通过构造合...
关键词：高斯色噪声 权向量 信号检测 连续波信号 预白化 
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