基于小波变换的机械振动信号消噪研究及其DSP实现.pdf

硕士学位论文基于小波变换的机械振动信号消噪研究及其实现南京航空航天大学研究生院信息科学与技术学院研究生姓名学科、专业研究方向指导教师廖科信号与信息处理数字信号处理叶明副教授周建江教授二。一。年一月中图分类号:论文编号:学科分类号:
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作者签名:彦盟期:型皇:旦本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽境信凳明。日
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摘要对振动信号的分析和处理是实现机械设备故障诊断的主要手段,然而在实际信号采集过程中,受数据采集环境和数据采集仪器自身冈素的影响,采集到的振动信号中不可避免的存在噪消噪具有重要的现实意义。本文以小波变换为撸孕;嫡穸藕沤辛朔治龊脱芯俊在此基础上,以提升小波去噪算法为振动信号去噪的核心算法,在基于钠教ㄉ希迪至本文首先对机械设备故障类型和振动信号特征进行了分析,概述了小波变换的基本理论,并利用多分辨率分析法对具有代表性的机械碰摩信号进行了实验研究,结果表明通过小波分析换相比,提升小波变换具有原位计算、整形运算、运算量小等突出优点,特别适合于实时处理系统。小波去噪效果受到小波基、阈值策略以及分解层数等多个参数的影响,为取得最优参数组合陨鲜龈鞲霾问写罅糠抡姹冉希芙岢霾问∪∈钡囊恍┕媛桑⒄攵耘瞿收闲号的消噪处理,得到最佳的小波参数组合。最后介绍了振动信号采集与处理硬件平台的构建和消噪算法的实现过程,该平台以公司的数字信号处理器为核心,包括数据采集、数据处理、数据传输、人机界面四大模块,可以快速实现提升小波去噪算法。系统调试和现场实验表明,该系统能稳定、可靠的工作,实现了预定的目标,具有较好的工程应用价值。关键词:振动信号,提升小波理论,信号消噪,藕糯砥教南京航空航天人学硕十学何论文声。这些噪声会对下一步信号的分析和处理产生不利影响,冈此,对机械振动信号进行采集和对振动信号的采集与处理。可以精确判定故障发生的位置和时间。其次,重点讨论了提升小波去噪算法,与第一代小波变卜■●
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录目南京航空航大大学硕十学位论文第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..课题来源及本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章旋转机械振动信号分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~转子振动的基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯几种转子故障及其信号特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..转子碰摩信号分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯转子碰摩特征实验系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章小波理论及在振动信号分析中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯傅立叶变换与加窗傅立叶变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.连续小波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。离散小波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯小波提升算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..〔〔ū浠缓蚆惴ǖ谋冉稀第四章振动信号的小波消噪方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一信号和噪声在小波分解中的传播特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于提升算法的小波消噪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〔ㄏ牖驹怼研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯多分辨率分析理论⋯⋯⋯