- Tytuł:
-
Noise Source Identification Method for a Warp Machine Based on MEEMD_AIC
Metoda identyfikacji źródła hałasu maszyny dziewiarskiej oparta na MEEMD_AIC - Autorzy:
-
Xu, Yang
Zhang, Ziyu
Li, Angang
Sheng, Xiaowei - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/231620.pdf
- Data publikacji:
- 2020
- Wydawca:
- Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
- Tematy:
-
warp knitting machine
noise source identification
modified ensemble empirical mode decomposition
MEEMD
Akaike Information Criterion
maszyna dziewiarska
źródło hałasu
zmodyfikowany zespół dekompozycji trybu empirycznego
kryterium informacyjne Akaike - Opis:
-
In order to recognise the noise source of a warp knitting machine, a method based on Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition (MEEMD) and Akaike Information Criterion (AIC) is proposed. The MEEMD_AIC method is applied to measure the noise signal of a warp knitting machine and analyse every single effective component selected. Noise source identification is realised by combining the vibration signal characteristics of the main parts of the warp knitting machine. Firstly, MEEMD is used to decompose the measured noise signal of the warp knitting machine into a finite number of intrinsic mode function (IMF) components. Then, singular value decomposition (SVD) is performed on the covariance matrix of the component matrix to get the eigen value of the matrix. Next, the number of effective components is estimated based on the AIC criterion, and the effective components are selected by combining the energy characteristic index and the Pearson correlation coefficient method. The results show that the noise signal of the warp knitting machine is a mixture of multiple noise source signals. The main noise sources of the warp knitting machine, including the vibration of the pulling roller, the main shaft of the loop forming mechanism and the push rod of the guide bar traverse the mechanism, provide theoretical support for recognition of the active noise reduction of the warp knitting machine using the MEEMD_AIC method.
W celu rozpoznania źródła szumu maszyny dziewiarskiej zaproponowano metodę rozpoznawania źródła hałasu opartą na zmodyfikowanym zespole dekompozycji trybu empirycznego (MEEMD) i Akaike Information Criterion (AIC). Metodę MEEMD_AIC zastosowano do pomiaru sygnału szumu maszyny dziewiarskiej i do analizy każdego elementu maszyny dziewiarskiej. Identyfikacja źródła hałasu odbywała się poprzez połączenie charakterystyki sygnału wibracji głównych części maszyny dziewiarskiej. Po pierwsze, MEEMD zastosowano do dekompozycji zmierzonego sygnału szumowego maszyny dziewiarskiej na skończoną liczbę elementów składowych funkcji trybu wewnętrznego (IMF). Następnie przeprowadzono rozkład wartości pojedynczej (SVD) na macierz kowariancji macierzy składowej uzyskując wartość własną macierzy. Następnie oszacowano liczbę składników efektywnych na podstawie kryterium AIC, a składniki efektywne wybrano poprzez połączenie wskaźnika charakterystyki energetycznej i metody współczynnika korelacji Pearsona. Wyniki pokazały, że sygnał szumu maszyny dziewiarskiej jest mieszaniną wielu sygnałów źródeł hałasu. Na główne źródło hałasu maszyny dziewiarskiej składają się wibracje wałka ciągnącego oraz hałas głównego wału mechanizmu formowania pętli i popychacza mechanizmu poprzecznego prowadnicy. Przeprowadzona za pomocą metody MEEMD_AIC identyfikacja zapewnia teoretyczne wsparcie dla aktywnej redukcji hałasu dziania. - Źródło:
-
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 3 (141); 55-61
1230-3666
2300-7354 - Pojawia się w:
- Fibres & Textiles in Eastern Europe
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł