Resumen

La señal acústica generada por el movimiento mecánico contiene la información de su estado de movimiento, pero cuando la relación señal-ruido (SNR) es baja, la precisión del monitoreo en tiempo real del estado de movimiento mecánico mediante la señal acústica es baja. Este estudio propone un método adaptativo de reducción de ruido basado en el método de superposición de desplazamiento (DSM), que puede realizar la reducción adaptativa de ruido y la extracción de una componente de falla de la señal de ruido anormal del motor del automóvil de baja SNR. En primer lugar, los coeficientes de wavelet de la señal de ruido anormal del motor se obtienen mediante la transformada wavelet continua (CWT), y los puntos característicos de falla de la señal de ruido anormal en cada período se extraen mediante la configuración de la función de umbral duro, la función de ventana y el algoritmo de extracción de puntos característicos. Luego, los segmentos de señal que contienen componentes de falla se obtienen utilizando la posición de los puntos

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Señal acústica; Movimiento mecánico; Reducción de ruido; Componente de falla; Señal de ruido anormal; Coeficientes de wavelet
• Keywords:Acoustic signal; Mechanical motion; Noise reduction; Fault component; Abnormal noise signal; Wavelet coefficients