进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素,传统阈值估计方法存在抑制噪声污染与保留信号细节间的矛盾,难以实现对滚动轴承故障信号的有效消噪.为准确估计阈值以改善小波阈值消噪方法的消噪性能,提出一种基于小波变换的进化阈值消噪方法.该方法以小波变换作为含噪信号分解与重构工具,构造含噪信号在各小波分解尺度上硬阈值收缩均方误差的近似函数,利用粒子群优化进化搜索与其最小值对应的最优阈值,以近似实现均方误差最小意义下的最优消噪.模拟信号消噪分析与滚动轴承故障信号消噪实例表明,该方法可有效消除噪声对信号的干扰,并准确提取淹没在噪声背景中的故障特征,消噪性能在信噪比与均方误差意义下优于传统小波阈值消噪方法.     

EWT-KICA联合的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障信号能量较弱,故障信息在实际工况下更容易受到噪声的影响,致使很难有效地实现信噪分离。针对这一问题,提出经验小波变换（EWT）和核独立分量分析（KICA）联合的振幅解调方法消噪。使用经验小波变换对轴承故障信号进行分解,根据相关系数准则对分解获得的IMF分量信号进行筛选,重组分量信号并构造虚拟噪声信号。使用核独立分量分析算法对重构的信号进行增强处理并分解,实现信号和噪声的分离。采用包络谱法对分离后的信号进行分析。仿真对照实验表明,该方法具备较强的特征提取能力。     

基于形态小波去噪的齿轮故障诊断

针对在强背景噪声情况下,齿轮故障信号信噪分离难,给故障诊断带来麻烦的问题,提出了一种基于形态小波去噪的齿轮故障诊断方法。方法结合了数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性,先采用形态小波方法对齿轮的振动信号进行消噪预处理,再计算信号的时频谱和功率谱,提取故障特征。给出了形态小波方法在齿轮故障诊断中的应用原理、方法步骤和评价指标。仿真和实验结果表明,方法可以有效地去除强噪声的干扰,提高信噪比,突现出信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的精度。     

一种自适应小波消噪方法

为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法.该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后,利用类别方差作为判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值.并根据每层分解后的小波系数进行自适应的阈值确定;最后,对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构等过程实现小波消噪.仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率.     

基于平稳小波变换的X射线衍射信号消噪研究

讨论利用平稳小波变换进行X射线衍射信号消噪的方法,首先利用Haar小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层平稳小波变换,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ2lnN(N为细节系数长度),对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行平稳小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和提纯。实验结果证明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

改进的HHT方法在旋转机械不对中故障特征提取中的应用

HHT(希尔伯特-黄变换)能够将振动信号分解为有限的具有实际物理意义的模态分量,并由此可对机械故障信号进行特征提取,但噪声的干扰对分解过程和分解结果影响却很大。针对这一不足,本文提出了先利用小波变换技术对含噪故障信号进行消噪处理,再作HHT分析的方法;利用此方法对实测的不对中振动信号进行了故障特征提取和分析。结果表明,该方法克服了直接运用HHT分解方法由噪声带来的不必要的干扰,提高了参数提取的准确性,并由此提高了机械故障诊断率。     

基于LabVIEW的小波消噪在齿轮故障诊断中的应用

介绍了利用LabVIEW平台检测齿轮故障信号，叙述了在LabVIEW的环境内，使用MATLAB脚本节点对齿轮振动信号进行小波消噪和分解，提取齿轮故障特征信息，实现齿轮故障诊断。     

OFDM水声通信系统语音信号的小波包消噪方法

在阐述和构造了正交频分复用（OFDM）水声通信系统的基础上,利用小波包分解与重构对OFDM水声通信系统进行语音信号消噪处理。小波包分解方法依据信号与噪声小波变换系数分布特性不同来进行,首先将语音信号分层,确定最佳小波包分解树,再进行阈值量化,完成小波包分解,并对所得阈值进行消噪处理,最后利用小波包逆变换重构传输信号。计算机仿真结果表明在OFDM水声通信系统中利用小波包分解方法对语音信号进行处理,可有效消噪,并可较为完整地保存有效信号。     

OFDM水声通信系统语音信号的小波包消噪方法

在阐述和构造了正交频分复用(OFDM)水声通信系统的基础上,利用小波包分解与重构对OFDM水声通信系统进行语音信号消噪处理.小波包分解方法依据信号与噪声小波变换系数分布特性不同来进行,首先将语音信号分层,确定最佳小波包分解树,再进行阈值量化,完成小波包分解,并对所得阈值进行消噪处理,最后利用小波包逆变换重构传输信号.计算机仿真结果表明在OFDM水声通信系统中利用小波包分解方法对语音信号进行处理,可有效消噪,并可较为完整地保存有效信号.     

液压泵故障的小波变换诊断方法

分析了小波变换的时 -频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波分解重构算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点 ,并利用小波分解重构算法 ,对泵壳振动加速度信号进行了分解、去噪和重构。大大改善了监测信号的信噪比 ,对故障特征信号进行了时域定位 ,提取了故障特征频率。     

基于改进平移不变量小波阈值法的齿轮泵振动信号降噪

齿轮泵的振动信号中含有大量噪声,在对其进行应用之前必须降噪处理。传统的小波阈值降噪法在信号的奇异点附近会产生振荡现象,为此研究了一种新的小波阈值函数,把新的阈值函数和平移不变量相结合,提出了改进小波阈值法的平移不变量降噪方法。该方法克服了软、硬阈值的缺陷,同时抑制阈值法降噪时产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象。利用该方法对仿真信号和实测齿轮泵振动信号进行降噪处理,并与小波软、硬阈值法及新阈值法进行了对比。结果表明:该方法具有更好的降噪效果,可应用于齿轮泵振动信号降噪处理。     

基于LCD的自适应小波脊线解调及齿轮故障诊断

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。     

De-noising of diesel vibration signal using wavelet packet and singular value decomposition

The vibration signals of diesel include excess noise that must be eliminated before extraction of characteristic parameters. Firstly, the effects of vibration-signal de-noising among Fourier transform, wavelet decomposition and wavelet packet decomposition are compared. Secondly, singular value decomposition is applied to de-noising vibration signals. Finally, a new de-noise method integrated with wavelet packet and singular value is presented. In this method, vibration signals are decomposed by wavelet packet, and the wavelet packet coefficient is de-noised by singular value decomposition again. The results indicate that the new de-noising method is the best. The SNR (signal-to-noise ratio) of the vibration signals of a diesel cylinder lid is the highest. The diesel vibration waveforms of combustion and valve become clear and the extracted characteristic parameters become more precise. __________ Translated from Journal of China University of Petroleum (Natural Science Edition), 2006, 30(1) (in Chinese)     

基于ISVD和小波降噪理论的轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非平稳等复杂特点,在分析迭代奇异值降噪和小波阈值降噪的原理和特点的基础上,将两者理论结合应用于轴承振动信号降噪中。试验证明,结合降噪法能有效剔除噪声,并可较好地保留冲击信号中的尖峰和突变部分,最后通过计算降噪后信号的样本熵可准确地实现轴承的故障诊断。     

基于小波分析的重载卡车变速箱装配品质在线检测方法研究

为确定某型变速箱装配品质,从变速箱内部结构出发,简要介绍了变速箱常见装配故障,从理论上分析了变速箱在各挡位情况下各齿轮和轴承等零件的常见故障特征频率,并搭建声压信号采集平台,采集变速箱不同挡位运转时产生的声压信号,利用小波阈值去噪法对采集的原始声压信号进行去噪,并运用小波分析对去噪后的声压信号进行分解,对相应的频段信号进行谱分析,结合理论分析与实验分析的结果,获得变速箱的装配故障特征,为检查变速箱装配品质提供依据。该研究对变速箱装配品质检测具有一定的参考意义。     

基于小波变换圆度误差的检测方法

针对圆度误差在非接触检测过程中噪声对原始信号产生干扰的问题,提出采用小波变换进行采样信号的降噪处理,小波变换具有多分辨率分析的特点,在信号分析处理中能有效区分信号中的噪声,具有良好的去噪能力;讨论了快速小波变换算法及小波阈值降噪法的基本原理和处理实测信号的具体步骤;分析了基于小波变换的最小二乘圆法评定圆度误差的算法,并推导了最小二乘圆的理论模型;运用Matlab小波工具箱并通过试验说明了小波分析处理圆度误差的方法和效果。     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

新的基于小波变换的振动信号消噪方法

噪声消除是小波变换最成功的应用之一,其基本思想是将信号的小波变换系数与给定的门限比较,保留比门限大的系数,而将其他的置零,然后进行小波重构。这种小波变换消噪方法很可能将信号中一些有用的小能量分量当成噪声消除。根据旋转机械振动信号的循环平稳性特征,提出了一种新的基于小波变换的振动信号消噪方法,并用数字试验信号和碰摩试验振动信号对新消噪方法和Matlab提供的小波消噪方法的性能进行了比较测试。结果表明,在振动信号消噪方面,新方法相比传统的小波消噪方法有更好的性能,能够有效地抑制信号中处于各频段的噪声分量。     

二代小波降噪与盲分离结合应用于航空发动机振动信号分析

传感器采集的飞机发动机振动信号必然是各个部件振源信号以及周围环境强烈干扰的混合信号,传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想,很难得到振源信号。笔者介绍了利用第二代小波阈值降噪、并结合盲源分离得到振源信号的方法。在对某型航空发动机空中停车振动信号进行二代小波分解、利用阈值处理并重构取得了理想的降噪效果的基础上,进一步应用盲源分离技术(FastICA)分离得到转子振动源信号,这样可以有效的提取故障特征,提高故障诊断的准确性。     

齿轮振动信号特征的小波包频率表示法

通过对信号的小波包分解的研究．提出了信号特征的小波包频率表示方法．表示信号对分解节点和频率的功率谱分布;同时提出以小波包频率表示为依据的特征信号重建方法。齿轮振动信号特征的小波包频率表示表明该表示方法能有效展示齿轮的技术状况的变化。将功率谱集中的相邻的结点上的分解结果重构,得到的时域特征信号也能展示齿轮的技术状况。