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논문 기본정보
Quantum Denoising Method of Mechanical Vibration Signals Based on Adaptive Laplace Statistical Model
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 振動.測試與診斷 = Journal of vibration, measurement diagnosis |
| ISSN | 1004-6801, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | CHEN, Yan-long,ZHANG, Pei-lin,WANG, Huai-guang |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 양자(quantum, 퀀텀) 이론에서 영감을 받고 자가 적응 라플라스(Laplace) 통계 모델을 기반으로 한 양자 노이즈 제거(denoising) 알고리즘을 제시하고 기계의 고장 신호 진단에 성공적으로 응용하였다. 자가 적응 파라미터를 가진 라플라스 확률 밀도 함수 모델을 구축하여 통계 모델의 적응성을 향상시켰다. 베이지안(Bayesian) 추정 이론과 결합하여 웨이블렛(wavelet)계수의 수축 함수를 도출하였다. 페어런트-차일드(parent-child) 웨이블렛계수의 상관관계를 이용하여 양자 중첩-인스파이어드(superposition-inspired) 신호 및 노이즈(noise) 발생 확률을 제시하였다. 양자 중첩-인스파이어드 파라미터 추정 기능을 기반으로 한 평방편차(variance, 분산) 공식을 도출하고, 웨이블렛계수의 비선형 수축을 구현하였다. 시뮬레이션 테스트 및 베어링의 고장 진단에 대한 사례 연구를 통하여 본 논문에서 제시한 알고리즘을 각각 분석 및 검증하여 얻은 결과, 이러한 알고리즘은 우수한 노이즈 제거 효과를 가지고 있었으며, 기계 진동 신호의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART75840437 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | denoise measures,probability statistics,quantum mechanics,parameters estimation,노이즈 제거 조치,확률 통계,양자 역학,파라미터 추정 |