基于改進的小波閾值去噪及其在齒輪故障診斷中的應用.pdf

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2、ityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringBywangpingSupervisor:Prof.shanjianfengMarch2015*A~~M￥~~~~~~~a~A~~Wm~~*fi~~~I~&~~~m~~*·~ft~~.~7~~~~~~~~~-W~~~*·~~~~~*~~AB~~~~-~tt~~~~*'~~§*~am**~~*~~xBawm~~~m~~~w~m~~uft.E5ft--11'1JI1'F~fi5J$:X1:L$:WF3i?J

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4、~-*x~~x~~~w~~~i't:XI￥1I*J~ffi--l~Lit)(~01!5C~t~SfrJ~)f1txi￥JJ~UB~~:X~it~1::~1}~.摘要小波變換作為一種數(shù)學理論和方法在處理信號和圖像、智能語音判別、核探測鄰域、機器狀態(tài)的識別、超聲波探測等工程應用范圍內引起了越來越多的關注和重視。齒輪振動信號在機械故障診斷中起到關鍵性作用，通過采集齒輪運行過程中產生的振動信號來分析判斷齒輪的故障原因。在采集振動信號的過程中，不可避免會受到大量背景噪聲信號、零件摩擦等外界的影響，振動信號在傳輸過程中也會受到噪聲的干擾。所

5、以一般情況下采集到的齒輪振動信號是含有噪聲的信號。因此，對齒輪振動信號進行去噪研究，提取原始信號從而為后期故障診斷提供準確信息是本文研究的重點。本文主要針對齒輪的振動信號進行去噪研究。由于齒輪振動信號本身的特點及噪聲的影響使得振動信號具有非平穩(wěn)的特性。然而傅里葉變換只在頻域范圍內有效，不能滿足非平穩(wěn)信號的分析。小波變換彌補了傳統(tǒng)去噪的缺點，具有時頻局部分析的優(yōu)勢，因此采用小波變換處理齒輪振動信號較為合理。由于小波函數(shù)的選取會直接影響去噪效果，從小波函數(shù)的正交性、對稱性、緊支性等方面考慮，本文選用db5小波基較其他小波函數(shù)對分析齒

6、輪振動信號更加有效。由于硬閾值函數(shù)法重構信號時小波系數(shù)的不連續(xù)性容易出現(xiàn)“偽吉布斯”現(xiàn)象，軟閾值函數(shù)法小波系數(shù)的估計值與實際值之間存在偏差的情況。本文構造了一種可以介于硬、軟閾值函數(shù)之間靈活改變的新閾值函數(shù)。閾值的選取對小波去噪效果起至關重要的影響，閾值選取大時，部分有用信號會當作噪聲去掉，有用信號信息丟失太多；閾值過小又會殘留過多的噪聲成分，容易引起信號的失真，影響去噪效果。為了取得更好的去噪效果本文又對閾值作了進一步的改進。將小波分析應用于齒輪故障的分析診斷方面，在齒輪早期的故障診斷方面取得良好的效果，這在保證齒輪設備的安全

7、可靠運行方面起著重要的作用。小波分析具有廣闊的應用前景，是一項值得推廣的新技術。關鍵詞:小波變換，傅里葉分析，閾值去噪，振動信號，故障診斷IAbstractWaveletTransformasamathematicaltheoryandmethodsinsignalandimageprocessing,intelligentvoiceidentification,nucleardetectionneighborhood,machinestatusandfaultdiagnosisrecognition,ultrasonicdet

8、ectionrangeofapplicationssuchasengineeringattractedmoreandmoreconcernandattention.Gearvibrationsignalsinmechanicalfaultdiagnosispla