自适应小波阈值融合去噪法对采煤机振动信号的处理

发布时间：2017-08-18 23:27

  本文关键词：自适应小波阈值融合去噪法对采煤机振动信号的处理

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【摘要】：提出一种自适应小波阈值去噪方法,该方法综合软、硬阈值函数的优点,构建了改进的阈值函数,赋予融合系数μ非定值表达式,使其具有较好的适应性。针对采煤机振动信号采集过程中的背景噪声较大的问题,采取分段阈值的方式,阈值根据信号分解层数的不同来确定。Matlab仿真实验表明,与软、硬阈值去噪法相比,改进的阈值去噪法去噪能力更强,而且能更好地保留原始信号的特征,对原始信号的重构更为准确。运用该方法对采煤机摇臂所采集的振动信号进行去噪处理,有效地去除了高频噪声信号,保留了齿轮啮合频率所在的低频频段,提高了信号的信噪比。
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院煤矿综采装备山西省重点实验室;
【关键词】： 改进阈值函数 小波变换 信噪比 采煤机振动信号
【基金】：国家自然科学基金资助项目:基于振动与电机电流信息融合的转子系统载荷识别及故障诊断方法(51475318) 山西省青年科技研究基金资助项目:扭矩激励下转子系统磨损机理与试验研究(2014021024-2) 太原理工大学校青年团队项目(2013T035)
【分类号】：TD421.6
【正文快照】： 在实际应用中,传感器拾取的信号不可避免地夹杂了大量噪声,给提取有用信号带来了不便,尤其在强噪声背景下,有用信号的提取更是难上加难。因此如何在强噪声背景下提取微弱的有用信号,对于大型机械设备的故障诊断具有重要意义。小波分析是近30年来从工程、物理及数学领域发展起，

本文编号：697413