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        基于小波包閾值方法的齒輪箱振動(dòng)信號降噪處理

        2016-11-02 23:51:26許亞男王旭升
        電腦知識與技術(shù) 2016年23期
        關(guān)鍵詞:小波變換

        許亞男 王旭升

        摘要:通過研究小波包變換的基本原理,結(jié)合小波包閾值去噪的方法,分別對仿真信號以及采集到的汽車齒輪箱振動(dòng)信號進(jìn)行小波包去噪處理。選用合適的小波函數(shù)對信號進(jìn)行小波包分解,對分解后的小波包系數(shù)進(jìn)行全局閾值處理,適當(dāng)調(diào)節(jié)全局閾值的大小,實(shí)驗(yàn)表明當(dāng)閾值選擇合適的情況下,可以得到比較好的去噪效果。

        關(guān)鍵詞:振動(dòng)信號;小波變換;小波包;閾值方法;信號去噪

        中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)23-0238-03

        Abstract: Studied of the basic principle of wavelet packet transform, combined wavelet packet thresholding methods, denoising to the simulated signal and the collected automobile gearbox vibration signal based wavelet packet transform. Selected the suitable wavelet function to decompose signal based on wavelet packet, globally thresholding to the wavelet packet coefficients after decomposition, Suitably adjusted threshold size, Experiments show that when the threshold is chosen right, you can get better denoising.

        Key words: vibration signal; wavelet transform; wavelet packet; thresholding methods; signal denoising

        在工程領(lǐng)域中,齒輪箱是一種十分常見的機(jī)械設(shè)備,我們想要知道它是否能夠正常工作,就需要隨時(shí)檢測它的內(nèi)部部件的運(yùn)行情況。一般情況下,我們是通過測試內(nèi)部零件比如齒輪或者軸承的振動(dòng)信號,通過分析振動(dòng)信號的特征來對齒輪箱進(jìn)行監(jiān)測。然而,我們在獲得齒輪箱振動(dòng)信號的過程中,容易受到噪聲的干擾,這些噪聲一部分是傳感器在測量的時(shí)候產(chǎn)生的,另一部分是由于機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的時(shí)候產(chǎn)生的,還有就是環(huán)境的影響,這些都會使得振動(dòng)信號帶有噪聲。所以,我們要分析振動(dòng)信號,首先就要去除掉振動(dòng)信號中的噪聲,這也將成為故障診斷的一個(gè)重要研究課題 [1][2]。

        小波變換是一種很好的時(shí)頻分析工具,采用了多分辨率的思想,可以對信號進(jìn)行局部細(xì)化處理,這使得人們在分析振動(dòng)信號的時(shí)候使用小波變換變得更有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[3-6]。但是小波變換在處理信號的時(shí)候只是對低頻部分進(jìn)行細(xì)分,高頻信號則保持不變。實(shí)際應(yīng)用中,許多信號比如非平穩(wěn)機(jī)械振動(dòng)信號、地震信號以及醫(yī)學(xué)信號等,我們可能對這些信號的某段時(shí)間或某段頻率比較感興趣,正交小波分解對信號的低頻部分進(jìn)行逐層分解,高頻部分不再繼續(xù)分解,此時(shí)采用正交小波分解方法就存在一定的缺陷??紤]到小波變換的這個(gè)缺陷,人們在此基礎(chǔ)上研究了小波包變換[7-10],它對低頻與高頻信號同時(shí)進(jìn)行細(xì)化處理,在一定的頻域范圍內(nèi)提高了時(shí)頻分辨率。

        本文就是利用小波包對振動(dòng)信號進(jìn)行去噪處理,結(jié)合閾值去噪的原理,在實(shí)驗(yàn)過程中適當(dāng)調(diào)節(jié)閾值的大小,以達(dá)到比較好的去噪效果。

        1 小波包變換的基本原理

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        對一個(gè)加噪的信號進(jìn)行小波包閾值去噪效果如圖1所示。圖中,選用“sym6”小波進(jìn)行5層小波包分解,利用全局閾值進(jìn)行軟閾值去噪處理,得到圖1(c)為全局閾值的去噪效果,(d)為第一次調(diào)節(jié)閾值(閾值取全局閾值-1)的去噪效果,(e)為第二次調(diào)節(jié)閾值(閾值取全局閾值+5)的去噪效果。從去噪的結(jié)果來看,小波包可以取得比較好的去噪效果,特別是(d)圖的去噪效果更好,不但可以去除噪聲還可以比較好的保留原信號的特征。從中我們也發(fā)現(xiàn)影響去噪效果的好壞與閾值的選取以及閾值的量化都有很大關(guān)系,所以在信號去噪方法中閾值的選取與量化方法是很關(guān)鍵的。

        4 結(jié)束語

        本文通過對小波包理論的研究,結(jié)合閾值去噪的方法,實(shí)現(xiàn)了對振動(dòng)信號去噪的處理,實(shí)驗(yàn)表明,小波包分析在齒輪箱振動(dòng)信號去噪方面具有一定的優(yōu)越性,但是閾值的選取這方面還是研究的重點(diǎn)問題。本文通過調(diào)節(jié)全局閾值的大小,可以得到比較好的去噪效果。然而,我們利用加速度傳感器獲得齒輪箱的振動(dòng)信號是一種十分復(fù)雜的信號,本文只是對小波包用于振動(dòng)信號的閾值去噪方法做了一些研究,今后可以考慮將小波變換與分形以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來,以便于找到更好的振動(dòng)信號分析方法。此外,閾值的選取也是信號去噪的關(guān)鍵,今后還需要對閾值的選擇規(guī)則做更深入的研究。

        參考文獻(xiàn):

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