分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法

针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信号的小波系数进行分层自适应阈值处理;最后将阈值处理后的小波系数进行小波重构,得到降噪后的信号。通过构建一种在阈值处连续且在小波域内可导的分层自适应阈值函数,可以改进传统阈值函数重构偏差和过度降噪的缺陷。轴承故障仿真信号的降噪实验结果表明,该方法的信噪比和均方根误差均优于其他方法,有更好地降噪效果;机械故障模拟实验台的轴承故障信号降噪实验结果表明,该方法在降噪的同时保留了更多的故障信息,能够有效提升故障诊断率,更有利于轴承故障信号的降噪。     

换挡加速度信号的EMD和小波阈值降噪方法

针对采集的换挡工况加速度信号中存在的噪声对换挡品质评价指标值提取的准确性和复杂性产生较大影响的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值方法结合的信号降噪方法。首先利用EMD将含噪的原始信号分解为有限个本征模态函数(imf)分量,然后对高频imf分量进行小波阈值降噪,并将降噪后高频分量和低频分量利用EMD进行重构得到降噪后的信号。最后对某一换挡工况的加速度信号进行降噪试验。试验结果表明,在换挡加速度信号降噪方面,基于EMD和小波阈值的降噪方法与传统的EMD分解降噪、小波阈值降噪相比,能够更好地保留原始信号特征形态,降噪效果更明显。该方法为换挡加速度信号的降噪处理提供了一种可行的思路,为后续整车驾驶性评价创造了条件。     

基于小波阈值的高速道岔振动信号降噪

在高速道岔伤损监测中,道岔振动信号是道岔伤损监测的重要信息来源,鉴于该信号在采集和传输过程中噪声干扰严重,影响伤损识别的准确性,研究了一种基于小波阈值的高速道岔振动信号降噪方法。详细讨论了道岔振动信号降噪过程中小波基、分解层数、阈值准则、阈值函数等参数的选择,并利用频响函数、主元分析和平均马氏距离分析降噪处理对伤损识别的影响。实验结果表明,该方法能有效降低噪声对伤损识别的干扰,为进一步对道岔进行伤损分析创造了良好的条件。     

水声信号动态阈值正交匹配追踪降噪方法

为了对实时采集的水声信号进行数据压缩的同时实现信号降噪,提出了一种动态阈值正交匹配追踪方法(Dynamic Threshold Orthogonal Matching Pursuit,DTOMP)。该方法将稀疏分解原理应用于水声信号的预处理,通过在正交匹配追踪算法中引入阈值约束,并根据噪声分布特性将其分为两部分,用以控制预设置的参数。通过对加噪正弦信号、实测鲸鱼叫声和舰船辐射噪声信号的降噪实验,表明该方法能够在对原始水声信号进行压缩的同时提高信噪比,且在较宽的信噪比变化范围内比小波方法具有更好的降噪性能。     

基于EMD和小波熵阈值算法的超声回波信号降噪

超声检测信号中通常包含大量噪声,而其中材料晶界散射的噪声是一种相关噪声。鉴于传统的方法难以将这种噪声和缺陷回波信号区分,提出一种EMD和小波熵阈值联合降噪的算法。该算法首先对目标信号进行EMD分解,提取具有噪声特性的IMF分量进行小波分解,利用含噪系统熵增的特性,在分解各尺度层的细节部分选用小波熵自适应阈值降噪,然后将剩余分量和降噪处理后的信号进行重构。仿真信号结果表明:该降噪方法(EMD-WET)输出信号的信噪比(SNR)为7.9 d B、均方根误差(RMSE)为18.1、相似系数(NCC)为0.92,优于传统的小波软、硬阈值方法。对实测信号进行处理,该方法降低信号中的大部分噪声,更好地还原回波信号的波形。     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

基于STM32的金属管道弱磁信号采集系统设计

针对现有金属管道弱磁信号采集方法的数据处理烦琐问题,基于弱磁信号检测技术,利用HMC1001、HMC1002磁阻传感器和STM32F407芯片,搭建了一套集数据采集、数据处理和数据分析于一体的弱磁信号采集系统。首先,介绍了弱磁信号的采集和传输过程;然后,对弱磁信号采集系统的硬件进行了设计,并引入滤波算法和压缩算法,编写了相应的数据处理与分析程序。通过设计的硬件电路和数据处理与分析程序,实现了金属管道弱磁信号的采集、传输、滤波、压缩、存储和实时显示等功能。现场验证结果符合所设计的弱磁信号采集系统的预期,表明该系统具有实用价值。     

小波分层阈值降噪法及其在发动机振动信号分析中的应用

摘要：通过对小波消噪原理的分析及常用阈值规则的降噪性能对比,提出了基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,描述了根据有用信号最小频率成分确定最大分解层数的方法,给出了分层阈值降噪法的步骤,并对模拟的含噪振动信号进行了试验研究,结果表明,该方法具有较好的降噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的恢复,有利于较高频率有用信号的提取。最后,对小波分层阈值降噪法在发动机振动信号分析中的实际应用进行了研究,研究证明,该方法可以有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,为发动机振动信号预处理提供了一种切实可行的方法。     

基于改进小波阈值函数的安全阀排放声信号降噪

在安全阀测试中,安全阀排放声信号是检验阀门是否合格的重要信息来源.鉴于安全阀排放声信号易受到周边机械系统噪声的干扰,影响测试的准确性,利用指数型函数的衰减特性,提出一种改进的自适应小波阈值降噪方法.在不同尺度上根据小波分解的噪声水平自适应的选取最佳阈值;构建一种在阈值处连续的阈值函数,引入调节因子,优化了传统阈值函数过...     

基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法。该方法是通过采用互补集合经验模态分解（CEEMD）方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数（IMF）分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率。分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率。     

基于噪声水平自适应估计的往复压缩机振动信号局部投影降噪方法

局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

基于改进PCNN的数据降噪方法

为去除数据中存在的噪声点,提高数据质量,提出一种基于改进PCNN的数据降噪方法。该方法在无耦合链接的简化PCNN模型基础上,改进阈值函数,添加记录神经元是否点火的矩阵以及点火时间矩阵,根据神经元初次点火时间辨识并去除噪声点,从而实现数据降噪。实验测试结果表明:该算法能够有效滤除数据中的噪声点,很好地保持原始数据的特征。     

基于EEMD的舰船辐射噪声特征提取方法研究

为了解决复杂海洋环境中水声信号的特征提取问题,提出了一种利用集合经验模态分解(EEMD)研究舰船辐射噪声特征提取的方法。对经验模态分解后的不同类别三类舰船辐射噪声信号各阶固有模态函数(IMF)中心频率可分性进行分析,并讨论了最强IMF中心频率特征参数。通过比较一定数量不同类别的舰船辐射噪声的最强IMF中心频率及高低频能量差特征参数发现,同类舰船的特征参数基本处于同一水平,不同类型的舰船存在一定差异。实验结果表明,采用EEMD的舰船辐射噪声信号的最强IMF中心频率作为特征参数相比高低频能量差特征参数对舰船具有较好的可分性。     

基于分数Fourier变换的自适应信号降噪方法

提出了一种新的基于分数Fourier变换的自适应信号降噪方法,该方法的核心是利用不同信号在分数Fourier域具有不同的相关性,从而由信号本身得到自适应的滤波器.这种方法克服了传统时域或者频域滤波器需要确定窗函数的位置和形状的缺陷.通过与小波变换构造的滤波器进行比较.以数值仿真信号及实测滚动轴承振动信号降噪两个算例证明了方法的有效性.     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

一种基于奇异值分解的自适应降噪方法

根据信号处理基本理论和方法．针对奇异值分解方法中有关的Hankel矩阵有效秩难以确定的难题,提出了一种奇异值分解方法,即主分量分解方法．并通过试验数据进行了验证。仿真信号和海上实录信号的降噪实验研究表明．提出的方法比基本的LMS滤波和奇异值分解降噪效果更加优越,能有效提高信噪比并去除噪声。     

基于动力吸振的变压器降噪方法研究

针对变压器低频噪声控制困难且线谱噪声特性明显的情况,提出了基于动力吸振的变压器噪声控制方法.首先,根据结构力学平衡关系建立附连动力吸振匀质板结构振动方程.进而,考虑将动力吸振以阻抗形式表征,建立附连动力吸振板结构理论分析模型.最后,为验证基于动力吸振技术的变压器降噪方法的有效性,开展了结构降噪性能分析.分析结果表明,动...     

基于频率截止的EEMD方法研究

为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件--以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。     

Sense signal and word noise in a thin magnetic film memory with easy axis bias fields

In a thin magnetic film memory, an easy axis field due to the conducting surrounding of the cell is to be taken into account in order to evaluate the sense signal corresponding to a word pulse in the hard axis. For a simplified switching model, diagrams demonstrate the influence of the easy axis field on the sense pulse amplitude and width and the signal-to-word-noise ratios. Optimum word pulses yielding maximum signal-to-noise ratios are given. Finally, the calculated and measured sense pulse amplitudes are compared.