改进的小波降噪算法及其在故障诊断中的应用.pdf

烈虞弄垮张走哮硕士学位论文改进的小波降噪算法及其在故障诊断中的应用吴鑫指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿同期:学位授予单位:学位授予日期:教授武汉科技大学机械自动化学院答辩委员会主席:评阅人:李友荣教授胡。诚教授级高工肖涵副教授分类号:吕勇密级:.................................——!狝
论文作者签名:墨篷丝丕善历骸⋯毫论文作者签名:亟丝研究生学位论文创新性声明研究生学位论文版权使用授权声明武汉科技大学本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。日期:么丝本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行论文作者签名:指导教师签名:检索和对外服务。日,/
武汉科技大学硕士学位论文摘要第故障诊断的核心环节是信号处理。由于外界的种种干扰,在信号采集、转换、贮存过程中,均会掺入各种不同频率带宽、不同功率幅值的噪声干扰,影响了对故障特征的提取和识别。基于小波变换原理的降噪算法在近年来得到广泛应用。然而,传统的小波降噪算法却又存在着固有的缺陷。阈值提出的降噪算法,建立在噪声的数理统计特性上,选取一个通行阈值进行滤波降噪,针对的是理想化的白噪声模型。模极大值重构降噪算法则根据噪声与原始信号李氏指数不同,在不同尺度上模极大值特性不同,以此来区分噪声与原始信号,算法较为复杂,计算量较大。本文结合阈值降噪法与模极大值重构降噪算法的优点,提出一种基于小波变换的改进降噪算法,在对信号进行小波分解后,先用阈值降噪法,对高频分量进行过滤,之后再通过模极大值点,预设残留噪声功率值,在邻近尺度上进行再降噪。通过仿真验证了算法性能,进而通过故障轴承与齿轮断齿的实验信号进行处理,进一步检验了改进算法的降噪性能。实验结果表明:进行算法改进后,信噪比比传统阈值降噪算法更高,对低频的有色噪声降噪效果更为明显,信号的特征更加显现。关键词:阈值模极大值小波变换降噪
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武汉科技大学硕士学位论文目录第摘墨娶⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯髀邸璴弓浴国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。选题意义及研究方向⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯文章结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯〔ū浠辉砑敖翟胨惴ā小波起源与发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯连续小波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯离散小波变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.小波基的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.S眯〔ɑ.〔ɑ难≡褚谰荨二代小波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..嵘〔〔ǚ纸庥胫毓埂璲⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯小波降噪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..兄到翟胨惴ā.<ù笾抵毓菇翟胨惴ā〔ń翟胨惴ǜ慕信号中的噪声源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..降噪算法的改进思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..小波降噪算法的改进方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.改进算法故障仿真验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..慕翟胨惴ㄔ谛藕糯碇械挠τ谩!滚动轴承故障实验检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.龆岢谐<⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..萋殖<.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯............⋯.......⋯.⋯.⋯⋯.⋯.⋯.⋯.⋯⋯.⋯.⋯..⋯.⋯.......⋯⋯....⋯.⋯⋯...⋯.⋯
武汉科技大学硕士学位论文第Ⅳ页参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯