针对重尾振动信号的稳健相关性度量：用于信息频带选择的创新方法
信号处理
2025-02-18 v1
摘要
振动信号常用于检测旋转机械中的局部损伤。然而，原始信号常常噪声较大，尤其是在矿石破碎机中，由于 technological process（坠落石块）产生随机脉冲，使得检测变得复杂。为此，信号预滤波（从受噪声影响的信号中提取信息频带）是必要的。本文提出了一种用于处理用于矿石破碎机中轴承的振动信号的算法。在脉冲噪声环境下选择信息频带 (IFBs) 具有挑战性。该方法利用相关图谱在时频域（频谱图）中检测特定频带内的循环行为，以实现 IFBs 的识别。应用稳健相关性度量和中位数滤波可增强相关图谱并提高最终 IFB 选择的效果。还强调了信号分段以及使用平均结果进行 IFB 选择。所提出的修剪相关性和象限相关性与 Pearson 和 Kendall 相关性在模拟信号、矿石破碎机实际振动信号以及测试台上的声学信号上表现良好。此外，实际振动分析的结果也与已知的 IFB 选择器一致，包括谱峰度、α 选择器和条件方差选择器。
引用
@article{arxiv.2502.11192,
title = {Robust correlation measures for informative frequency band selection in heavy-tailed vibration signal},
author = {Justyna Hebda-Sobkowicz and Radosław Zimroz and Anil Kumar and Agnieszka Wyłomanska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11192},
year = {2025}
}