一种基于时频域矩阵分解的噪声消除方法技术

本申请提供了一种基于时频域矩阵分解的噪声消除方法，涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，其方法步骤为：通过采集目标旋转机械的振动信号样本数据，然后应用短时傅里叶变换来对采集的时域振动信号进行变换，从而得到其时频矩阵，接着利用非负矩阵分解，进一步提取信号中隐藏的特征，在得到故障特征后，首先对这个故障特征基于幅度进行重构，得到更准确和清晰的故障信号的幅度表示，然后进一步对故障信号进行相位重构，以得到结合幅度特征和相位信息的故障信号时频表示，最后用短时傅里叶逆变换，将重构后的故障信号特征从时频域转换回时域信号，从而得到了一个清晰的、在时域中表示的故障信号，以便后续进行故障诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及旋转机械设备故障诊断，具体为一种基于时频域矩阵分解的噪声消除方法。

技术介绍

1、随着现代工业化进程的加速，旋转机械已不仅是工业生产中的重要组成部分，而且在人类的日常生活中也扮演着不可或缺的角色。更为值得关注的是，这些机械在追求更高效率和性能的过程中，逐渐展现出大型化、高速化、精密化和自动化的特点，使得其结构和工况变得日益复杂。但这种发展趋势的背后也隐藏着更大的风险：即使是微小的故障都可能导致巨大的经济损失，甚至可能引发严重的安全事故。

2、在这样的背景下，实时监控和诊断设备的健康状态就显得尤为重要，在众多技术中，振动信号分析因其对故障的高灵敏度、实时性和普适性而受到了尤其广泛的关注和应用。随着制造业的深度转型，对振动信号处理技术的需求变得前所未有的迫切，这就要求对其进行持续创新和完善。

3、在传统振动信号分析中，常用傅里叶变换将信号从时域转换为频域，揭示出信号的频域特性，这是信号分析方法的一次重大突破，它能清晰地揭示信号的频率分布特性，从而反映设备的动态特性。但值得注意的是，随着旋转机械和相关控制系统的复杂化，原始的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时频域矩阵分解的噪声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于时频域矩阵分解的噪声消...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳亚强，王大伟，饶猛，左明健，
申请(专利权)人：青岛明思为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：