改进阈值函数的转子系统振动信号降噪研究

针对传统阈值处理函数在小波降噪中的不足,在硬阈值、软阈值处理函数的基础上,构造了一种改进的阈值处理函数,并介绍了该函数的降噪原理。基于MATLAB平台,用改进阈值处理函数分别对三种不同类型的仿真信号进行了降噪处理,通过信噪比、均方误差2个衡量指标,研究不同动态参数对三种类型信号降噪效果的影响;并根据实测转子系统振动信号的特点,选择适当的动态参数,将该函数应用到振动信号的降噪中。结果表明:改进阈值函数能够根据信号的不同类型,调节动态参数,优化阈值的处理,能很好地实现转子系统振动信号的降噪。     

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.     

基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法

提出一种基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法.首先,利用离散平稳小波的冗余特性,解决离散二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的问题;其次,针对传统小波阈值降噪算法忽略尺度系数噪声影响的不足,利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪;最后,将此方法应用于不同信噪比下典型信号的降噪对比试验.仿真结果表明:该方法在消噪的定性和定量指标上,整体优于传统离散二进小波方法,消噪效果改善明显.     

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。     

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。     

基于改进阈值策略的多小波循环平移降噪方法

在机电设备的故障诊断过程中,故障特征辨识通常会受到背景噪声的干扰,如何剔除干扰成分、有效捕捉隐含的故障特征是诊断成败的关键。为了实现这一目的,提出了一种基于改进阈值策略的多小波循环平移降噪算法。针对传统阈值降噪算法的不足,同时结合软、硬阈值函数的特点,对已有的阈值函数进行改进。考虑到降噪过程中产生的PesudoGibbs现象,将循环平移算法引入多小波的降噪过程中。通过滚动轴承的模拟故障实验和轧机齿轮箱的现场诊断,表明循环平移多小波改进阈值降噪方法能有效地滤除背景噪声;运用峭度指标和均方根误差作为量化参照,结果表明该方法处理后的信号信噪比明显提高。     

基于改进小波算法的轴承信号降噪研究

针对传统阈值函数降噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,采用层层递进的改进方法对小波阈值和小波阈值函数做了去噪研究。小波阈值的改进是基于不同分解尺度小波阈值算法,改进阈值考虑了轴承故障信号在不同分解层上的去噪特性和噪声在各分解层上的分布情况。小波阈值函数改进是基于对数逼近阈值函数算法,改进阈值函数考虑了传统软阈值函数的不连续性和硬阈值函数的偏差性。从传统阈值函数、改进阈值函数和传统阈值、改进阈值选取上看,传统阈值函数结合改进阈值去噪效果最好,其次是传统阈值函数结合改进阈值,最后是传统阈值函数结合传统阈值。在小波去噪算法中,改进小波阈值法可获得较好的去噪效果。     

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。     

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。     

小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应确定及仿真

小波阈值降噪算法是一种有效的从测试信号中去除噪声的方法.通过对有用信号和噪声信号在小波空间上传播特性的不同进行分析,提出了一种基于小波去相关白噪声检验的最优分解层数自适应确定算法.该算法可以根据含噪声信号的特点和信噪比,自适应的选择小波变换的最优分解层数以达到最优的降噪效果.最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,并进行了工程应用.仿真实验和工程应用结果表明,该方法可以有效的确定合理分解层数得到最优的信噪比.     

角加速度信号自适应小波的去噪方法

针对多扰动、大负载环境下角加速度计输出信号中含有脉冲噪声和高斯白噪声的情况,提出一种改进的离散小波阈值法与中值滤波算法相结合的角加速度计信号自适应去噪算法。首先,使用中值滤波对原始信号进行去除脉冲噪声的预处理;其次,使用分解层数的自适应确定方法与改进的阈值选取准则,通过离散小波阈值去噪法去除高斯白噪声。仿真结果表明,该算法能够有效地提高信噪比,降低最小均方误差。实验结果表明,该算法既能去除分子型液环式角加速度计信号中噪声,又能很好地保留真实信号中的高动态部分。     

基于二代小波的光纤陀螺实时降噪方法研究

在以光纤陀螺为主要惯性敏感元件的捷联惯导系统中,陀螺输出信号中的非确定性随机漂移的实时滤除,对提高实际系统的初始对准精度及导航精度均具有重要的意义。考虑到传统小波阈值法的去噪性能及实时性问题,提出了一种基于第二代小波变换,并结合硬阈值、强制降噪和带滑动数据窗的光纤陀螺信号实时降噪改进方案。利用MATLAB进行了正弦信号和光纤陀螺输出信号的模拟实时降噪实验,并与一代小波实时降噪方案进行了比较,验证了改进方案在理论计算速度大幅提升的前提下,降噪性能得到提高,进而减小了系统输出的姿态误差。     

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.     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

基于轴承仿真信号的小波阈值及阈值函数的优化

针对传统小波阈值法在轴承信号去噪效果不佳的难题,对阈值和阈值函数采用层层递进的方法进行降噪研究。阈值函数方面,在软阈值函数基础上提出了指数阈值函数,在指数阈值函数的基础上结合硬阈值函数,提出了带有收缩性指数的阈值函数。阈值方面,给出了估噪阈值,在估噪阈值的基础上,结合噪声的小波系数,随着分解层的增大而减小并引入调节量,给出了分层估噪阈值,表征去噪效果优劣指标为SNR&RMSE。通过选取估噪阈值、分层估噪阈值、软阈值函数、指数阈值函数和收缩指数阈值函数进行去噪试验,结果表明,收缩指数阈值函数和分层估噪阈值去噪效果较好。从阈值函数选取上看,收缩指数阈值函数去噪效果最好(32.3118&0.0141),其次是指数阈值函数(30.4301&0.0175),最后是软阈值函数(23.5500&0.0385);从阈值选取上看,分层估噪阈值去噪效果最好(33.9360&0.0117),其次是估噪阈值(32.3118&0.0141)。该方法去噪效果好,可从噪声中提取有用信息,可用于对大型轴承运转的有效诊断。     

Modal parameter identification of stay cables from output-only measurements

Stay cables are one of the most critical structural components in modern cable-stayed bridges and the cable tension plays an important role in the construction, control and monitoring of cable-stayed bridges. We propose a time domain and a time-frequency domain approaches for modal parameter identification of stay cables using output-only measurements. The time domain approach uses the subspace algorithm which is improved with a new modal coherence indicator. The time-frequency approach uses the wavelet transform of signals which is improved with a new analyzing wavelet. The wavelet transform is applied to the free response of ambient vibration which is obtained using the random decrement technique. Two experiments of stay cables are presented. The first experiment concerns a stay cable in laboratory where the external load is applied through an impact hammer and the vibratory signals are acquired through four accelerometers. The second experiment concerns the Jinma cable-stayed bridge that connects Guangzhou and Zhaoqing in China. It is a single tower, double row cable-stayed bridge supported by 112 stay cables. Ambient vibration of each stay cable is carried out using accelerometers. From output-only measurements, the modal parameters of stay cables are extracted. Once the eigenfrequencies and the damping coefficients are obtained, the cable forces and the Scruton number are derived. In a continuous monitoring and modal analysis process, the tension forces and Scruton numbers could be used to assess the health of stay cables in cable-stayed bridges.     

一种新的小波阈值函数去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。     

基于小波分解的信号去噪方法

本文对热电偶动态校准中红外探测器输出信号的去噪方法进行了研究。首先分析了经典滤波器方法的不足,介绍了小波分析方法在动态测试信号降噪中的应用。接着讨论了小波分析的理论基础以及小波基的选择、分解级数和阈值的确定。最后在Matlab平台下对红外探测器信号进行了去噪实验。实验结果表明,该方法有效去除了固定频率噪声和高频噪声,去噪后信号与原始信号中有用信号成分是同步的,这对于热电偶的建模分析具有重要意义。