改進(jìn)的小波降噪算法及其在故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、故障診斷的核心環(huán)節(jié)是信號(hào)處理。由于外界的種種干擾,在信號(hào)采集、轉(zhuǎn)換、貯存過(guò)程中,均會(huì)摻入各種不同頻率帶寬、不同功率幅值的噪聲干擾,影響了對(duì)故障特征的提取和識(shí)別。
　　 基于小波變換原理的降噪算法在近年來(lái)得到廣泛應(yīng)用。然而,傳統(tǒng)的小波降噪算法卻又存在著固有的缺陷。Donoho閾值提出的降噪算法,建立在噪聲的數(shù)理統(tǒng)計(jì)特性上,選取一個(gè)通行閾值進(jìn)行濾波降噪,針對(duì)的是理想化的白噪聲模型。模極大值重構(gòu)降噪算法則根據(jù)噪聲與原始信號(hào)李氏指數(shù)不同

2、,在不同尺度上模極大值特性不同,以此來(lái)區(qū)分噪聲與原始信號(hào),算法較為復(fù)雜,計(jì)算量較大。
　　 本文結(jié)合閾值降噪法與模極大值重構(gòu)降噪算法的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于小波變換的改進(jìn)降噪算法,在對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解后,先用閾值降噪法,對(duì)高頻分量進(jìn)行過(guò)濾,之后再通過(guò)模極大值點(diǎn),預(yù)設(shè)殘留噪聲功率值,在鄰近尺度上進(jìn)行再降噪。通過(guò)仿真驗(yàn)證了算法性能,進(jìn)而通過(guò)故障軸承與齒輪斷齒的實(shí)驗(yàn)信號(hào)進(jìn)行處理,進(jìn)一步檢驗(yàn)了改進(jìn)算法的降噪性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：進(jìn)行算法改進(jìn)后