Resumen

La descomposición del señal de vibración de la plataforma del vehículo (VPVS, por sus siglas en inglés) es esencial para lograr una alta precisión de medición de instrumentos ópticos de medición precisa (POMI). Se propone un método para descomponer la VPVS basado en el umbral de coeficientes de onda y en una red neuronal de umbral (TNN). De acuerdo con las características de la VPVS, se construye una nueva función de umbral, y luego se selecciona su umbral optimizado a través del aprendizaje no supervisado de TNN. La VPVS original mezclada con tendencia y ruido aleatorio se construye como modelo de VPVS. Se propone un flujo de descomposición de VPVS basado en el espectro de potencia y la distribución de energía del modelo de VPVS. La simulación muestra que el método propuesto de descomposición logra mejores resultados en comparación con los métodos de descomposición anteriores utilizando los índices de SNR y RMSE. El experimento demuestra que es eficiente para descom

• Materias:Control de vibraciones Correlación de Vibraciones Sistema de amortiguación Aceleración vibratoria Detección de fallas
• Subjects:Vibration control Vibration Correlation Damping System Vibration Acceleration Fault Detection
• Palabras claves:Vehículo; Plataforma; Señal de vibración; Eliminación de ruido; Coeficientes de wavelet; Red neuronal
• Keywords:Vehicle; Platform; Vibration signal; Denoising; Wavelet coefficients; Neural network