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在机电设备的故障诊断过程中,故障特征辨识通常会受到背景噪声的干扰,如何剔除干扰成分、有效捕捉隐含的故障特征是诊断成败的关键.为了实现这一目的,提出了一种基于改进阈值策略的多小波循环平移降噪算法.针对传统阈值降噪算法的不足,同时结合软、硬阈值函数的特点,对已有的阈值函数进行改进.考虑到降噪过程中产生的Pesudo-Gibbs现象,将循环平移算法引入多小波的降噪过程中.通过滚动轴承的模拟故障实验和轧机齿轮箱的现场诊断,表明循环平移多小波改进阈值降噪方法能有效地滤除背景噪声;运用峭度指标和均方根误差作为量化参照,结果表明该方法处理后的信号信噪比明显提高.
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