【摘 要】
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对机械系统进行故障诊断的一种有效方法是对其振动信号进行分析研究，但由于机器运转时存在背景噪声，常使得含有故障特征的信号淹没在噪声中，以至于无法识别故障。所以为了达到准确诊断故障的目的，首先要对采集到的振动信号进行前期处理，提高诊断信息的信噪比。本论文采用自适应噪声抵消技术，从含噪信息中提取故障信息。使用自适应噪声抵消技术的关键在于选择合适的自适应算法和延迟长度，为了选取合适的算法，本文在自适应噪声
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对机械系统进行故障诊断的一种有效方法是对其振动信号进行分析研究，但由于机器运转时存在背景噪声，常使得含有故障特征的信号淹没在噪声中，以至于无法识别故障。所以为了达到准确诊断故障的目的，首先要对采集到的振动信号进行前期处理，提高诊断信息的信噪比。本论文采用自适应噪声抵消技术，从含噪信息中提取故障信息。使用自适应噪声抵消技术的关键在于选择合适的自适应算法和延迟长度，为了选取合适的算法，本文在自适应噪声抵消理论的基础上，将LMS和RLS两种自适应滤波算法分析对比，并进行计算机仿真。结果表明
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