针对经典自适应滤波算法处理机械故障信号时收敛过慢的问题,在大数据框架下提出一种改进的自适应滤波算法.以Hadoop平台为基础架构,构建一种三层次结构的机械故障大数据处理框架,用于采集和预处理原始故障大数据集;在信号滤波方面引入步长变化因子函数和均方误差函数,提高算法的收敛性能;基于离散粒子群算法对故障信号滤波处理过程进行优化,提高迭代速度和全局寻优的能力.实验结果表明:改进后的滤波算法降噪效果明显,尤其在低信噪比条件下其收敛性能相对于经典滤波算法更具优势.
大数据 Hadoop平台 自适应滤波 步长因子 故障信号