10.13465/j.cnki.jvs.2023.012.013
基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法
为减少传统振动信号去噪方法对信号时、频域先验信息的依赖性,提出了一种基于深度自编码器的振动信号盲去噪方法.在缺少干净信号作为神经网络训练目标的情况下,使用邻近采样及扩展的策略,从原始信号中构造去噪深度神经网络的训练样本对,通过自监督学习得到能对原始信号有效降噪的深度神经网络;并提出适用性评价指标来指导在实际工程应用时信号采样频率的设置.对仿真信号和实测信号的去噪分析表明该方法不依赖于真实信号的先验信息,且对于稳态信号和非稳态信号都有良好的自适应去噪效果.
振动信号、深度学习、去噪自编码器、盲去噪方法
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TB123(工程基础科学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省自然科学基金;江西省学位与研究生教育教学改革
2023-07-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
118-125