小波域局部Laplace模型降噪算法及其在机械故障诊断中应用

提出一种基于小波域局部拉普拉斯模型的降噪算法。并将其成功应用于机械故障诊断中。降噪算法利用复小波变换幅值和相位的组合信息对信号奇异点具有更好的敏感特性,对各尺度上信号奇异点予以精确定位;根据各尺度上奇异点位置和一定宽度的邻域窗,将实小波分解的各尺度上小波系数分为两类：有效系数和无效系数。将奇异点邻域窗之外的无效系数直接置零;而对邻域窗内有效系数的统计分布进行拉普拉斯建模。在先验分布的基础上,运用最大后验概率估计从含噪小波系数中估计出真实信号的小波系数。利用信号小波系数的估计值来重构信号,便得到降噪信号。通过仿真试验和汽车驱动桥主减速器故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对主减速器中齿轮故障信号进行降噪。     

基于噪声方差估计的小波阈值降噪研究

信号中包含的噪声不仅降低了信号的质量,而且还严重影响着各种相关处理算法的有效性,因此,高效稳健的噪声方差估计对于各类信号处理非常重要。提出一种噪声方差估计的新方法,该方法首先应用两状态高斯混合模型对高频系数建模,混合模型的各项参数通过EM(Expectation-maximum)算法迭代估算得到。在建立的高斯混合模型中,当参数满足一定条件时,可以将高频系数分为噪声类和边缘类。基于高频子带内系数的相关性,对噪声类所包含的系数再次应用高斯混合模型的方法分类,并在每个类中分别进行噪声的估计,最后对所得噪声信号计算方差作为原始信号的噪声方差估计。基于这种估计方法,将小波阈值法应用到反求工程的降噪中,实际信号的降噪结果在光滑性和特征保持方面均有较好的效果。试验表明,该噪声方差估计方法对噪声大小具有一定适应性,且小波阈值降噪法简单易行,应用广泛。     

自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法

受量子理论启发,提出自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法,并将其成功应用于机械故障诊断。建立起带自适应参数的Laplace概率密度函数模型,提高统计模型的适用性;结合贝叶斯估计理论,推导出小波系数收缩函数;利用父-子代小波系数的相关性,提出量子叠加态信号与噪声出现概率,并推导出基于量子叠加态参数估计的方差公式,实现小波系数的非线性收缩。通过仿真试验和轴承故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对机械振动信号进行降噪。     

应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正

为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯光谱和常见基线、噪声的仿真信号,通过兼顾重构信号整体逼近和特征峰处局部逼近的评估系数η来实现小波基、分解层数、阈值估计方式等参数的选取。仿真实验表明,仿真信号采用sym5、db5或db9等小波基进行5次分解,然后低频成分置0及所有高频成分利用单层Heursure阈值估计算法进行硬阈值处理较为合适。进一步的实验表明,该方法对实测光谱中噪声和基线的消除是行之有效的。     

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.     

基于小波域广义高斯分布的轴承故障诊断方法

针对基于小波能量谱和能量谱熵的故障诊断方法要求小波分解系数基本符合高斯分布这一不足,提出一种基于小波系数广义高斯分布参数特征的故障诊断方法。提出的方法分析轴承振动信号多尺度小波分解系数的统计特征,利用广义高斯分布模型对信号的小波分解系数直方图进行拟合,采用最大似然估计方法确定模型参数并以此作为信号特征实现故障诊断。将建议的方法与基于小波能量谱、能量谱熵及小波包的方法进行比较,结果验证设计思想的正确性和算法的高效可检测性。从小波基、窗口宽度和分类器三个层面对建议方法诊断性能的影响进行分析,结果表明提出的方法具有很强的稳定性和鲁棒性。     

基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号滤波

为了消除肌电信号中的噪声并且保留信号的细节信息,本文提出了基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号消噪方法。该方法利用隐马尔科夫模型对表面肌电信号小波分解后的小波系数之间的相关性进行建模,运用训练模型算法(Expectation-Maximization algorithm,EM算法)估计出该模型的参数,以贝叶斯估计得到真实信号的小波系数,通过重构实现肌电信号的滤波。实验结果表明该方法能有效地去除肌电信号中的噪声,对进一步的特征提取和模式识别创造了良好的条件。     

基于多尺度隐马尔可夫模型的CR影像降噪方法研究

在CR成像过程中不可避免的要引入各种干扰和噪声,只有弄清干扰图像信息的各种噪声来源、特征及其与信号的相互关系,才能有效地将之消除.在分析CR成像系统的基础上,文章指出影响CR图像质量的噪声主要是固有噪声和X线量子噪声,在统计规律上它们分别服从高斯分布和泊松分布.本文针对CR的固有噪声从小波系数的统计规律出发,根据固有噪声的特点,结合混合高斯模型描述小波系数的统计特征,采用两个状态的隐马尔可夫模型描述小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,用最大期望值( EM)算法估计隐马尔可夫模型在各个尺度上的参数,然后按照尺度大小逐级对小波系数进行维纳滤波,最后是小波逆变换恢复图像.文章最后还给出了实验结果,并与其它降噪算法进行了比较.     

基于小波包域噪声能量分布的脉冲噪声消除

针对信号被平稳脉冲噪声污染的场合,提出了一种从含噪信号中检测脉冲噪声并降噪的脉冲噪声消除方法.该方法选择脉冲噪声能量相比含噪信号能量最为显著的小波包树节点,并利用该节点小波包系数重构信号进而检测脉冲噪声的时域分布.在降噪中,该方法于小波包域内估计脉冲噪声的能量分布并依据估计结果计算每段脉冲噪声的滤波阀值.将该方法用语音增强实验验证,结果表明所提出的检测算法能获得较好的检测结果,而提出的降噪算法能显著地改善信噪比,获得较好的降噪效果.将文中的检测算法应用于轴承故障检测的信号预处理,进一步验证了方法的有效性.     

小波降噪算法在临界折射纵波残余应力检测中的应用

利用超声波方法在进行材料及结构的残余应力检测时,影响因素众多。其中由于物体本身材料的不均匀性或存在缺陷,产生的超声信号噪声会影响应力的检测精度。以小波降噪算法为研究对象,对小波分解层数、阈值算法和阈值处理算法等影响小波降噪的三个条件进行综合分析。结果表明:当选用硬阈值算法对小波系数进行处理后重构的信号信噪比值整体比软阈值算法高很多;在选用无偏似然估计阈值和启发式阈值时,整体的降噪效果比使用固定阈值和极大极小阈值时好很多;并且在相同阈值处理和阈值算法下,降噪效果随着均随着分解层数的增加而降低。选用sym8小波,3层小波分解、无偏似然估计阈值和硬阈值处理是最优的降噪参数。     

基于小波变换的汽车节气门位置信号去噪

传统的汽车节气门位置信号(throttle position sensor,TPS)处理方法不易消除发动机舱内电磁信号及周边环境的干扰。根据TPS的特征,在MATLAB中选用Daubechies五阶正交小波(dB5)对TPS噪声信号进行4层小波分解,再对分解后得到的各层系数用软阈值法量化处理,最后利用小波重构,实现对信号去噪。最后将获得的去噪信号用于发动机控制,并将控制结果与采用未去噪信号的发动机进行实车对比试验。试验表明:发动机采用去噪的TPS信号运行更平稳,小波变换后的去噪TPS信号对发动机控制具有良好的效果。     

A hybrid fault diagnosis method based on second generation wavelet de-noising and local mean decomposition for rotating machinery

In order to extract fault features of large-scale power equipment from strong background noise, a hybrid fault diagnosis method based on the second generation wavelet de-noising (SGWD) and the local mean decomposition (LMD) is proposed in this paper. In this method, a de-noising algorithm of second generation wavelet transform (SGWT) using neighboring coefficients was employed as the pretreatment to remove noise in rotating machinery vibration signals by virtue of its good effect in enhancing the signal–noise ratio (SNR). Then, the LMD method is used to decompose the de-noised signals into several product functions (PFs). The PF corresponding to the faulty feature signal is selected according to the correlation coefficients criterion. Finally, the frequency spectrum is analyzed by applying the FFT to the selected PF. The proposed method is applied to analyze the vibration signals collected from an experimental gearbox and a real locomotive rolling bearing. The results demonstrate that the proposed method has better performances such as high SNR and fast convergence speed than the normal LMD method.     

基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析。该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率。     

斜拉桥健康监测信号改进小波相关降噪

为提高斜拉桥健康监测动态信号的降噪效果,针对传统小波相关降噪算法的缺陷,提出一种改进小波相关降噪算法。该算法将各层小波系数的主要能量周期作为相关检测邻域范围,并根据斜拉桥动态响应信号特征设置降噪阈值,最后采用一种全新的信号重构算法,得到降噪后的信号。将该算法与传统小波相关降噪和小波默认阈值降噪算法进行仿真试验比较,结果表明,改进小波相关降噪算法具有较好的降噪效果,能够应用于斜拉桥健康监测动态响应信号的降噪处理。     

基于小波变换的低场脉冲核磁共振系统高斯白噪声估计

介绍了以小波分析理论为基础，结合小波阈值去噪算法找到一种有效的噪声分离方法。采用该方法从实际低场脉冲核磁共振系统噪声信号中分离出高斯白噪声并对其进行了参数估计。该方法还可以用于其它信号处理领域高斯白噪声的估计。     

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。     

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。