一种振动信号降噪的堆叠降噪自编码器方法

为了解决振动信号降噪问题,提出一种基于堆叠降噪自编码器的方法.结合PReLU激活函数和批标准化对传统堆叠降噪自编码器进行改进,增强了模型的特征提取和信号重构能力.堆叠降噪自编码器方法使用编码器提取含噪振动信号中的特征,使用解码器进行信号重构,从而实现振动信号降噪.在正弦信号、调幅信号和轴承故障仿真信号下进行降噪实验,取...     

基于自相关降噪和ELMD的轴承故障诊断方法

为了提取在故障轴承振动信号中被强噪声淹没的微弱冲击特征信号,提出一种基于总体局部均值分解和自相关降噪的轴承故障诊断方法。首先,应用自相关函数对轴承故障信号进行降噪;其次,对降噪后的信号进行ELMD分解,并得到一系列的乘积分量;最后,利用共振解调技术对各个PF分量进行包络分析,进而发现轴承故障频率。试验结果表明:将自相关降噪和ELMD分解方法结合用于实测轴承故障特征提取中,不仅可以降低信噪比,而且可以有效地提取轴承故障的特征频率。     

小波包和峭度在轴承早期故障分析中的应用

为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突出小波包降噪效果的明显性;然后以峭度准则提取降噪后信号所需的细节系数并对其重构;最终进行包络谱分析,准确地检测出轴承故障,提高轴承故障诊断的精确度。     

LS-SVM与小波指数阈值结合的振动信号降噪

为了能够更好的保持液压泵轴承振动信号的峰形,解决软阈值函数存在的恒定偏差和硬阈值函数存在间断点的问题,引进了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)与小波指数阈值结合的振动信号降噪方法。首先对液压泵的机械轴承振动信号进行小波阈值分解,进而采用LS-SVM方法将小波系数分为与噪声相关的及与噪声无关的小波系数,采用小波指数阈值函数将与噪声相关的小波系数滤除,将处理后的信号重组,提取微弱的振动信号特征。不仅实现了振动信号的降噪,也利于轴承的故障诊断。     

轴承振动过程的外圈固有频谱传递特征与影响机理

建立了轴承外圈对振动信号的传递函数模型,并用于研究外圈对轴承内部原始振动信号的调制作用及其产生的轴承振动能量和频率分布的变异。通过试验得出给定外圈振动信号的固有传递函数曲线,结果表明,通过对外圈传递函数的振动信号调制分析,有助于轴承频谱分析中振动频率成分的识别,还可以为轴承减振降噪及结构设计提供理论依据。     

某型航空发动机中介主轴承早期微弱故障诊断研究

针对基于机匣采集的振动信号难以有效提取出航空发动机中介主轴承早期微弱故障特征的问题,提出了基于巴特沃斯低通滤波器降噪和Hilbert包络解调的中介主轴承早期微弱故障诊断方法。该方法依托带涡轮支承和外机匣的新型航空发动机中介主轴承试验器,首先,开展某型发动机巡航状态下健康中介主轴承试验,获取基准振动频谱特征;然后,进行外圈剥落预置故障的轴承试验,对采集的振动信号通过低通滤波降噪并进行Hilbert包络分析解调出低频故障信号;最后,对比分析健康主轴承试验与轴承故障试验的时域波形、频谱和包络谱。结果表明,包络谱中转差信号与呈现"山"型边带特征,可用于诊断该型航空发动机中介主轴承外圈的早期剥落故障。     

加窗插值快速傅里叶变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率,在最小熵解卷积和Teager能量算子解调基础上,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先利用最小熵解卷积对轴承故障信号进行降噪,再结合Teager 能量算子对降噪后的故障振动信号进行解调,经傅里叶变换后得到信号的Teager解调谱;然后采用Hanning窗对解调谱进行加权处理;最后利用信号频点附近三根离散频谱的幅值做插值处理,从而得到精确的故障特征频率。轴承实测振动信号的分析结果表明：与传统的Teager 能量算子解调方法相比,在选取较少分析点的基础上,大多数情况下所提方法仍能精确识别轴承故障特征频率。     

粒子滤波在轴承故障振动信号降噪中的应用

针对轴承故障信号的降噪处理,研究了粒子滤波方法和它在信号降噪中的应用.首先建立轴承故障振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后提取背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,据此对原始真实信号进行估计,得到降噪后的信号,并通过仿真分析可知降噪前后的信噪比有明显的提高;最后将粒子滤波降噪思想用于所...     

峭度准则EMD与空域相关结合的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与空域相关相结合的信号特征提取方法。首先,利用EMD方法将振动信号分解成若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后采用峭度准则选取能够反应故障特征的IMF分量进行重构,再对重构信号运用空域相关法进行降噪;最后将处理后的振动信号进行Hilbert包络谱分析,提取出轴承的故障特征。采用所建立的方法分析轴承外圈故障的实验数据。结果表明,峭度准则EMD与空域相关相结合的方法能够对振动信号进行降噪处理并有效地提取出轴承外圈故障特征频率。     

基于梯度阈值的往复压缩机振动信号小波包奇异值降噪

信号降噪是往复压缩机故障诊断的关键环节。文中首先对比分析小波包和奇异值降噪,认为对于光滑信号,奇异值降噪十分有效,对富含突变的信号,小波包降噪效果好。然后针对振动信号的不同特性,提出梯度值和梯度阈值的概念,若信号的梯度值小于梯度阈值,则采用奇异值降噪,否则用小波包降噪。并通过大量数据分析确定往复压缩机振动信号的梯度阈值。最后以曲轴轴承和阀的振动信号降噪为例,计算二者的梯度值,确定前者应用奇异值降噪,后者应用小波包降噪。结果表明,基于梯度阈值的降噪取得了令人满意的效果。     

提升小波包渐变式阈值选择与量化降噪方法

为了实现移动装备发动机缸盖振动信号的在线处理,提出一种基于提升小波包变换的渐变式阈值降噪方法。分析了移动装备发动机缸盖振动信号的时频特性,介绍了插补细分提升小波包变换算法。提出一种渐变式阈值选择与量化策略,以适应信号与噪声特点。引入基于类可分离性测量的降噪效果评价标准,实现了复杂实测信号降噪效果的量化评价。应用实例表明,渐变式阈值与量化策略,能在全频带内很好地消除噪声并保留有用信息,具有更好的降噪效果。     

基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中，通过多维车轮力传感器（WFT）可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中，信号会不可避免地受到各种噪声的干扰，而且，在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时，车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法，特别适合于非平稳信号的分析，具有多分辨率分析特性，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点，在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究，试验结果表明，在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下，采用小波变换的闻值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理，可以取得良好的效果。     

基于FastICA的超声A波信号降噪研究

为便于缺陷可视化和提高缺陷定量分析精度,必须降低超声检测过程中多种未知噪声源对超声A波信号的干扰。首先将超声A波信号进行相空间重构,得到一个相空间重构矩阵;然后进行基于FastICA算法的独立分量分析;最后从独立分量中提取出所需的超声信号。为了验证降噪效果,将该降噪方法与小波去噪方法进行对比。实验结果表明:该方法与小波去噪方法效果接近,极大地提高了超声信号的信噪比。同时,该方法与小波去噪方法相比具有自适应能力强、简单且易于实现等优点。     

一种改进的转子振动信号消噪方法研究

为提高转子振动信号消噪方法的性能,通过分析噪声成分和对应消噪方法的特点,提出了一种基于改进中值滤波与小波包消噪技术相结合的信号降噪新方法.该方法首先根据信号采样频率计算中值滤波器的窗口宽度,从而可以有效滤除含噪信号中的脉冲噪声和部分白噪声;然后再用阈值及其处理函数都经过改进的自适应小波包消噪方法去除残留在信号中的白噪声,最终得到信噪比提高的振动信号.通过仿真信号和转子实验振动信号的降噪处理,对新方法的性能进行了验证.降噪结果表明,该方法在有效消除混合复杂噪声对振动信号干扰的同时,保留了故障信号的细节特征,比一般的小波域中值滤波降噪方法更为有效.     

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。     

基于小波分析的齿轮箱振动信号消噪处理

基于小波变换具有良好时频分析的特点,介绍了小波变换用于去除噪声的原理和方法,建立齿轮箱齿轮人工点蚀故障模拟实验台,通过Matlab对故障振动信号进行小波分析,并且和没有经过信号消噪就进行小波分解进行对比,从而得出对含噪声的非平稳信号进行消噪,再进行小波分解可以较好的提取齿轮点蚀故障特征频率的结论。     

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。     

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)     

基于最大似然估计的小波阈值消噪技术及信号特征提取

小波阈值消噪技术是近十年来发展起来的一个新方法,它因具有强大的去噪能力而被迅速应用在许多领域。针对工程中常见的具有稀疏概率密度形式的信号,推出了基于最大似然估计准则的小波消噪方法,并以脉冲信号为例,通过与现有的小波阈值消噪作比较,证实了该方法的优越性。最后,将该方法用在识别齿轮裂纹特征,收到了很好的效果。     

基于小波包改进阈值方法的电能质量信号消噪

为了改善暂态电能质量扰动信号的消噪效果,提出了一种小波包改进阈值的消噪方法。在分析了软阈值消噪方法和硬阈值消噪方法的基础上,对阈值量化函数进行了改进,并通过小波包变换对消噪效果进行了强化。改进后的新阈值消噪法能有效克服＂硬阈值法不连续、软阈值法有偏差＂的缺点。对暂态电能质量扰动信号消噪处理的仿真结果表明,该新方法在消噪的同时能够减少信息的损失,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,其消噪效果优于软阈值函数消噪法。