基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法 (2007年)

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式，在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰，必须通过有效方法进行信噪分离。介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法，根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型，并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声，提高了信噪比，为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础。