基于双树复小波的重叠块阈值降噪方法

发布时间：2017-09-14 02:42

  本文关键词：基于双树复小波的重叠块阈值降噪方法

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【摘要】：针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包的重叠块阈值降噪方法。利用有限冗余双树复小波包变换对信号进行具有平移不变性的稀疏分解,结合双树复小波包变换系数所具有的稀疏集簇和邻域相关性特点,建立重叠块阈值估计模型,通过最小化包含块稀疏模型的适应度函数获得估计信号,分析了重叠块阈值降噪各参数对降噪效果的影响和参数优化原则,仿真与实测信号实验结果表明,该方法在不同信号和不同噪声水平下均有效地抑制了噪声干扰,提高了信噪比。
【作者单位】： 军械工程学院车辆与电气工程系;
【关键词】： 机械振动 状态监测 重叠块阈值 双树复小波包 降噪
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305454)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 复杂装备机械系统经常在复杂恶劣工况下运行,其核心部件如发动机、变速箱不可避免地产生不同程度的损伤或故障。为避免重大事故,开展机械在线监测与故障诊断研究具有重要意义。振动监测是行之有效的手段,然而机械故障信号往往被强背景噪声所淹没,造成征兆不明显,信号特征较微

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本文编号：847396