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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.11
- 수록면
- 585 - 590 (6page)
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Many machine failures are not detected well in advance due to the masking of background noise and attenuation of the source signal through the transmission mediums. Advanced signal processing techniques using adaptive filters and higher order statistics have been attempted to extract the source signal from the measured data at the machine surface. In this paper, blind deconvolution using the eigenvector algorithm (EVA) technique is used to recover a damaged bearing signal using only the measured signal at the machine surface. A damaged bearing signal corrupted by noise with varying signal-to-noise (s/n) was used to determine the effectiveness of the technique in detecting an incipient signal and the optimum choice of filter length. The results show that the technique is effective in detecting the source signal with an s/n ratio as low as 0.21, but requires a relatively large filter length.
목차
Abstract
1. INTODUCTION
2. BLIND DECONVOLUTION THEORY
3. SIMULATION STUDY
4. APPLICATIONS
5. SIMULATION TEST
6. RESULT AND DISCUSSION
7. CONCLUSION
REFERENCES
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