基于改进的小波阈值去噪及其在齿轮故障诊断中的应用
发布时间:2017-08-23 06:00
本文关键词:基于改进的小波阈值去噪及其在齿轮故障诊断中的应用
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【摘要】:小波变换作为一种数学理论和方法在处理信号和图像、智能语音判别、核探测邻域、机器状态的识别、超声波探测等工程应用范围内引起了越来越多的关注和重视。齿轮振动信号在机械故障诊断中起到关键性作用,通过采集齿轮运行过程中产生的振动信号来分析判断齿轮的故障原因。在采集振动信号的过程中,不可避免会受到大量背景噪声信号、零件摩擦等外界的影响,振动信号在传输过程中也会受到噪声的干扰。所以一般情况下采集到的齿轮振动信号是含有噪声的信号。因此,对齿轮振动信号进行去噪研究,提取原始信号从而为后期故障诊断提供准确信息是本文研究的重点。本文主要针对齿轮的振动信号进行去噪研究。由于齿轮振动信号本身的特点及噪声的影响使得振动信号具有非平稳的特性。然而傅里叶变换只在频域范围内有效,不能满足非平稳信号的分析。小波变换弥补了传统去噪的缺点,具有时频局部分析的优势,因此采用小波变换处理齿轮振动信号较为合理。由于小波函数的选取会直接影响去噪效果,从小波函数的正交性、对称性、紧支性等方面考虑,本文选用db5小波基较其他小波函数对分析齿轮振动信号更加有效。由于硬阈值函数法重构信号时小波系数的不连续性容易出现“伪吉布斯”现象,软阈值函数法小波系数的估计值与实际值之间存在偏差的情况。本文构造了一种可以介于硬、软阈值函数之间灵活改变的新阈值函数。阈值的选取对小波去噪效果起至关重要的影响,阈值选取大时,部分有用信号会当作噪声去掉,有用信号信息丢失太多;阈值过小又会残留过多的噪声成分,容易引起信号的失真,影响去噪效果。为了取得更好的去噪效果本文又对阈值作了进一步的改进。将小波分析应用于齿轮故障的分析诊断方面,在齿轮早期的故障诊断方面取得良好的效果,这在保证齿轮设备的安全可靠运行方面起着重要的作用。小波分析具有广阔的应用前景,是一项值得推广的新技术。
【关键词】:小波变换 傅里叶分析 阈值去噪 振动信号 故障诊断
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O174.2;TH132.41
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 绪论9-16
- 1.1 引言9-10
- 1.2 课题研究背景及意义10-13
- 1.3 齿轮故障诊研究现状13-14
- 1.4 本文主要内容及框架安排14-16
- 第二章 相关背景知识介绍16-29
- 2.1 傅里叶变换16-17
- 2.2 小波变换理论概述17-25
- 2.2.1 连续小波18-20
- 2.2.2 离散小波20-22
- 2.2.3 不同变换方法的评价22-23
- 2.2.4 多分辨率分析和Mallat算法23-25
- 2.3 齿轮的振动机理25-28
- 2.3.1 齿轮的基本振动分析25-26
- 2.3.2 齿轮故障振动信号模型26-27
- 2.3.3 齿轮振动及其特点27
- 2.3.4 诊断齿轮故障的方法27-28
- 2.4 本章小结28-29
- 第三章 基于小波去噪算法的研究29-41
- 3.1 去噪问题描述29-32
- 3.1.1 噪声信号的特性29-30
- 3.1.2 振动信号的分析30-31
- 3.1.3 非平稳信号的特性31-32
- 3.2 去噪方法的研究及评价32-39
- 3.2.1 小波模极大值去噪方法32
- 3.2.2 小波系数尺度相关去噪法32-33
- 3.2.3 小波阈值去噪法33-38
- 3.2.4 平移不变量去噪法38-39
- 3.2.5 几种去噪方法的比较39
- 3.3 本章小结39-41
- 第四章 基于改进的新型阈值函数去噪算法研究41-49
- 4.1 小波阈值去噪原理41-43
- 4.1.1 小波基的选取42-43
- 4.1.2 小波分解层数及阈值的确定43
- 4.2 去噪效果判定43-44
- 4.3 一种改进的新阈值函数44-48
- 4.3.1 实验一44-45
- 4.3.2 实验二45-46
- 4.3.3 实验三46-48
- 4.4 本章小结48-49
- 第五章 基于齿轮振动信号的去噪及故障诊断研究49-63
- 5.1 齿轮的故障形式分析49-50
- 5.2 振动信号的采集50-54
- 5.2.1 适合齿轮振动信号小波基的选择50-51
- 5.2.2 仿真实验51-54
- 5.3 基于改进的阈值去噪方案54-59
- 5.4 基于齿轮振动信号的故障诊断研究59-62
- 5.5 本章小结62-63
- 第六章 总结与展望63-65
- 参考文献65-68
- 致谢68
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本文编号:723348
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