基于复小波块阈值的降噪方法及其在机械故障诊断中的应用

提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声,导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性,可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的NeighBlock降噪法更高的信噪比,不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除冲击信号中的脉冲噪声.对实际信号的研究表明:这种降噪方法可以提取齿轮箱早期故障信息和强噪声背景情况下的隐含故障信息,特别对提取弱冲击故障信号非常有效.     

对偶树复小波分析及其在楔横轧轧件缺陷检测中的应用

针对轧件内部微小缺陷可能出现漏检的现象,提出一种基于对偶树复小波变换（DT-CWT）的超声信号检测方法;通过构造新的对偶树复小波,并利用对偶树复小波的平移不变性,改进现有的基于常规离散正交小波变换的超声回波信号处理方法。试验结果证实了该方法的优点和有效性。     

基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪

软阈值小波降噪是一种常用的非平稳信号特征提取方法.为了改进软阈值小波降噪法的性能,提出一种基于软阈值和二进小波变换模极大值的新小波降噪方法.首先,对信号进行二进小波变换,再对小波系数进行软阈值处理;然后,选择由信号产生的小波系数模极大值点;最后,用交替投影算法重建信号.理论分析表明,该方法能有效地降低软阈值小波降噪法的误差下界.仿真试验表明,该方法提高了降噪结果的信噪比,且较好地保留了信号中的奇异性.将该方法和二进小波变换软阈值降噪法结合起来,应用于滚动轴承故障振动信号降噪.结果表明,该方法能有效地提取到信号中的冲击特征.     

复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪

提出一种基于四树复小波包变换的局部窗口阈值SAR图像去噪新方法.该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪SAR图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图.通过对方向子图设置合理的阈值来确定最优复小波包基.在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用高频信号系数的邻域相关性和噪声方差随分解尺度增大而迅速衰减的特点,对最优基复小波包系数进行局部邻域窗口阈值收缩处理,从而实现降噪功能.实验结果表明,该方法计算效率高,在等视指数(ENL)、优点图(FOM)等指标上均优于传统的复小波变换、复小波包变换和Curvelet域HMT等去噪方法,能有效地抑制SAR图像斑点噪声的同时,对图像边缘和细节具有较好的保护能力.     

双树复小波滤波器构造及其在机械故障诊断中的应用

为了减少能量泄露,提高双树复小波对机械故障非平稳信号的时频分析能力,从滤波器的构造入手,首先改进滤波器传递函数,保证滤波器正交性,增强对称性;优化分层滤波器算法,加强滤波器紧支性,提高重构精度;最后对尺度函数滤波器初始冲击响应向量进行时频域优化。根据复小波实部和虚部互为hilbert变换的关系和Q-移位的思想,给出了滤波器设计计算的基本要求和原则。将该法构造的小波滤波器引入能量泄露和信号降噪仿真实验,并在实践中诊断滚动轴承的机械故障。实验表明:该法构造的双树复小波对能量泄露有明显的抑制作用,信号降噪可以获得比常规双树复小波、离散小波更高的信噪比,能更好地提取隐含在强噪声中故障信息。说明该双树复小波滤波器算法的有效性和可行性。     

基于双树复小波变换与样本熵的自适应降噪法

为了实现工程机械结构监测信号降噪效果的评价,将样本熵的概念引入双树复小波分解中,提出基于双树复小波变换（dual?tree complex wavelet transform, 简称DT?CWT）与样本熵（sample entropy,简称SE）相结合的监测信号自适应降噪方法（DT?CWT?SE）。首先,采用双树复小波变换对含有噪声的监测信号进行多层分解;其次,分别计算双树复小波分解所得的各尺度细节分量样本熵与相邻尺度细节分量的样本熵的差值,通过比较相邻各尺度样本熵之差的大小确定双树复小波最优分解层数;最后,根据各尺度样本熵的变化规律确定各层小波系数的降噪阈值,对降噪后的小波系数进行重构以实现信号自适应降噪。仿真分析与实验对比结果表明：该方法对监测信号去噪较彻底,且降噪后的信号失真度小,降噪效果以及保留原信号信息完整性的能力明显优于传统小波阈值降噪法。     

基于双树复小波变换的心电信号去噪研究

在心电信号处理过程中,为了避免产生Gibbs振荡现象和严重的频率混叠现象,提出一种基于双树复小波变换,并结合最大后验估计确定阈值的心电信号去噪方法.文中采用了信噪比和均方误差来评价双树复小波变换和离散小波变换两种方法对心电信号的去噪效果.实验结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换去噪更彻底,边界、纹理等特征能较好地保留,可以作为一种生物医学信号降噪处理的新方法.     

对偶树复小波流形域降噪方法及其在故障诊断中的应用

滚动轴承工作环境比较复杂,现场测得的振动信号往往含有大量噪声且滚动轴承早期故障特征比较微弱容易被噪声所淹没,如何有效降低滚动轴承故障信号中的噪声准确提取故障特征是一个难题。将流形理论与对偶树复小波(Dual-tree complex wavelet transform, DTCWT)方法结合,提出一种对偶树复小波流形域降噪方法。将轴承振动信号进行对偶树复小波分解构造高维信号空间,然后利用最大方差展开流形算法(Maximum variance unfolding, MVU)提取高维信号空间中的真实信号子空间,去除噪声子空间,充分利用了MVU的非线性特征提取能力以及DTCWT的完全重构特征和平移不变性。运用仿真数据和滚动轴承工程信号对降噪方法进行检验,结果表明DTCWT_MVU可以有效消除轴承信号中的噪声成分,保持信号特征波形,提高信噪比,具有较强的工程使用价值和通用性。     

基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

基于复小波变换相位谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于复小波变换诊断齿轮故障的新方法。利用Mexican-hat调制复小波基函数对齿轮振动信号进行连续小波变换，再作相位的频谱分析，可以突出边频带结构，识别不同故障模式。试验数据的分析结果表明，该方法适用于齿轮故障诊断，与传统的自功率谱方法以及基于实值小波的小波变换方法相比，这种方法效果更好。     

Wigner-Ville分布复小波相似性评价及应用

针对常规特征量对轴承早期故障不敏感问题,基于不同状态下振动信号时频分布的结构差异,融合WignerVille时频分析和复小波变换的优点,提出了基于复小波变换的Wigner-Ville时频分布相似性评价指数(WignerVille distribution-complex wavelet structural similarity,简称WVD-CWSS),实现时频分布相似性的定量评价,并用于轴承早期状态评估。首先,对振动信号进行Wigner-Ville时频分布;其次,进行复小波变换,获取不同状态下的二维时频分布结构相似性复小波指数;最后,对滚动轴承全寿命试验数据进行了对比试验。结果表明,所提取的WVDCWSS特征对滚动轴承的早期损伤更敏感。     

基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取

针对大型机械测取的振动信号信噪比低,故障特征不明显,故障定位难度大,提出了基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取方法。该方法利用了复Morlet小波的幅值、相位组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性和小波系数相关降噪特性,对被测信号进行复Morlet小波变换,再分别将小波系数的实部和虚部进行自相关处理,并将相关后系数的幅值和相位进行组合。该方法在对齿轮传动弱故障信号特征提取的试验结果表明,该方法与直接的复Morlet小波变换相比,能够有效去除噪声,更好地突出故障特征,对故障特征点进行更精确地定位。     

抗混叠Curvelet变换非高斯双变量模型图像降噪

提出了一种基于非高斯双变量模型复数Curvelet变换的图像降噪新方法.采用具有近似移不变性的复数小波变换代替原Curvelet变换中的小波变换,并用改进的Radon变换避免了原Radon变换中一维傅里叶反变换在频域中采样不足的缺陷,从而保证了新的复数Curvelet变换具有抗混叠性能.充分利用信号系数层间相关性强而噪声系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量对复数Curvelet变换域系数进行建模,并通过Bayesian MAP估计器对信号系数进行估计,从而实现降噪目的.实验结果表明,本文去噪法得到的峰值信噪比(PSNR)分别比传统Curvelet去噪法和Curvelet域HMT去噪法平均提高2.9 dB和1.5 dB,且能避免重构图像中出现"划痕"和"嵌入污点",在有效去噪的同时,可较好地保护图像边缘和细节.     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

IMPROVED METHOD FOR HILBERT INSTANTANEOUS FREQUENCY ESTIMATION

In the mechanical fault detection and diagnosis field, it is more and more important to analyze the instantaneous frequency (IF) character of complex vibration signal. The improved IF estimation method is put forward aiming at the shortage of traditional Hilbert transform. It is based on Hilbert transform in wavelet domain. With the help of relationship between the real part and the imaginary part obtained from the complex coefficient of continuous wavelet transform or the analytical signal reconstructed in wavelet packet decomposition, the instantaneous phase function of the subcomponent is extracted. In order to improve the precise of IF estimated out, some means such as Linear regression, adaptive filtering, resampling are applied into the instantaneous phase obtained, then, the central differencing operator is used to get desired IF. Simulation results with synthetic and gearbox fault signals are included to illustrate the proposed method.     

基于双树复小波变换的轴承故障诊断研究

提出了一种基于双树复小波变换解调技术的轴承故障诊断新方法。该方法利用双树复小波变换具有近似平移不变性、避免频率混叠和有效降噪的优点,首先对轴承故障振动信号进行双树复小波分解和重构,将振动信号分解成实部和虚部,然后计算振动信号的双树复小波幅值包络和包络谱。齿轮箱轴承故障振动实验信号的分析表明,该方法能在强噪声环境下准确提取轴承故障产生的周期性瞬态冲击信号,能有效消除频率混叠现象和强噪声的影响,能有效识别轴承内圈和外圈故障。     

改进的小波神经网络在异步电机故障诊断中的应用

根据异步电机的复杂故障特点,结合小波变换技术,提出了一种改进的小波神经网络用于异步电机的故障诊断。利用小波变换技术提取异步电机特征信号作为小波神经网络的输入向量,并对小波神经网络算法进行优化,提出了动量系数和学习率自适应调整的小波神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法。通过实际测试数据的诊断结果说明该方法的有效性和可行性,具有诊断准确率高、收敛速度快、泛化能力强等优点。     

双密度双树复小波变换及其在机械故障微弱特征提取中的应用

为改善经典小波变换在机械设备早期微弱故障特征提取中的不足,通过在滤波器组中引入适当的冗余度设计出双密度双树复小波基。双密度双树复小波变换具有两个尺度函数和四个小波函数,其中小波函数构成两组近似希尔伯特变换对,使双密度双树复小波基具有高度正则性、较小频带混叠和近似平移不变性等优良性质。频带分解上,双密度双树复小波变换的子频带中心频率处于经典小波变换相邻子频带的过渡区间上,能对经典小波变换难以处理的过渡带特征进行有效提取。将双密度双树复小波变换应用于重型卧式车床出厂检测,诊断出一处装配缺陷。同时结合平稳双密度双树复小波变换与相邻系数收缩策略提出改进消噪算法,将其应用于热轧机组减速箱齿轮故障特征提取中,检测出同一齿轮上的两处齿面损坏。