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论文研究-基于小波变换去除风机振动信号噪声在煤矿主通风机故障诊断系统的应用 .pdf 评分

基于小波变换去除风机振动信号噪声在煤矿主通风机故障诊断系统的应用,吕茂超,刘幡,主通风机是煤矿四大固定设备之一,本文主要对煤矿主通风机故障机理进行了深入分析;鉴于小波变换具有良好的时-频局部化特性和自��
国科技论文在线 波的局部化特性越好。紧支小波不需做人为的截断,应用精度很高 )对称性和线性相位 具有线性相位或广义线性相位的小波基函数可以避免对信号进行分解或重构时的相位 失真。由信号处理理论可知,一个滤波器至少具有广义线性相位当且仅当它的冲击响应 信号是对称或反对称的 )正则性 正则性表现为小波棊函数的可微性,用来刻画函数的光滑程度,正则性越高,函数的光 滑性越好,通常用正则性系数来表征函数的正则性。 小波基函数的正则性主要影响着小波重构的稳定性,通常对小波要求一定的正则性是为 了获得更好的重构信号 )消失短 消失矩的物理意义可以看作是利用小波基函数逼近某一个信号时的收敛率。理论上阶数 越大,小波变换反映的信号高频细节的能力也越强 表列出了常用小波(小波系)的主要特征 表常用小波(小波系)的主要特征 ( 小波 性质 紧支性 有 有 有 有有 无 无 无 离散小波变换可以可以 可以可以不可以不可以可以 攴撑长度 分解 有限有限有 重构 长度长度长度 对称性 对称近似 近似近似 对称 不对称 对称对称对称对称对称 消失矩阶数 (小波基函数) 消失矩阶数 (尺度函数) 本论文所研究的风机故障信号往往是时变信号、非平稳过程,了解它们的局部特性常常 很重要,因此小波基函数必须具有紧支性 应用小波分析去除风机振动信号中的噪声 通风机现场的环境人多较为恶劣,干扰源较多,并目振动信号在传递过程中所绎历的中 间环节多,信号的信噪比往往比较低。噪声的存在会淹没信号的部分特征,给信号的特征提 取和识别带来凼难。因此,研究如何提高振动信号的信噪比,以获得信号的准特性,对通 风机的故障诊断有着重要的理论和实战意义。 对测试条件进行精确控制和提高测量结果的精度可以减弱噪声对诊断结果的影响,除此 之外,还可以对振动信号作降噪处理。長简单的降噪方法是对信号作用一个传统的滤波处理 如低通滤波、带通滤波、髙通滤波等),但这种方法存在着明显的缺陷,比如,信号中普 遍存在的白噪声,因为它是宽带随机信号,其频带必然与有用信号的频带相重叠,因此采用 普通的滤波方法难以有效地将其抑制 近年来,小波分析被引入到信号的降噪处理中,并取得了很好的效果 国科技论文在线 小波分析消噪的原理 小波分析用于消噪的方法是通过信号和噪声在小波分解分量中的不同表现实现信号和 噪声分离。运用小波分析对信号作消噪处理是小波分析的一个重要应用。 个含噪声的一维信号的模型可以表小成如下形式: 其中,()为含噪声的信号,( 为真实信号,() 为噪声,O为噪声水平 小波分析用于消噪的步骤 在实际的⊥程中,有用信号通常表现为低频信号或是·些比较平稳的信号,而噪声信号 则通常表现为高频信号。一维信号消噪的过程可分为如下三个步骤: )对含噪信号进行小波分解 选择一个合适的小波基函数并确定小泼分解的层次,然后对信号进行层小波分解。 )小波分解高频系数的阈值量化 从第层到第层的每一层高频系数选择一个阈值并进行阈值量化处理。 )小波重构 根据小波分解第层的低频系数和经过量化处理后的第层到第层的高频系数,进 行信号的小波重构,重构后得到的信号便是经过消噪处理的信号。 这三个步骤中,最关键的是如何选择阈值及如何进行阈值量化,在某种程度上讲,它关 系到信号消噪的质量。小波去噪的流程图如图所示 开始 输入信号(含噪 选择小波基数。分级层次N,进行小波分解 低频近似信号N 高频细节信号1…N 选择阈值 阅值量化 树值处理后的纽节]…N 波重尬 去噪信号 结束 图小波去噪流程图 国科技论文在线 应用维小波分析进行信号消噪处理,在 中主要通过两个命令函数 和 米实现 函数返回的是经过对原始信号进行消噪处理后的信号。 数是一种使用更为普遍的函数,它可以直接对一维或维信号进行消噪处理,方法也是通过 对小波分解系数进行阈值量化来实现,它可以让用户选择自己的阈值量化方案。 小波分析进行阈值处理一般有下述三和方法 )强制消噪处理 该方法担小波分解结构中的高频系数仝部冒为,即直接把信号的高频部分仝部滤掉, 然后再对信号进行小波重构。这种方法比较简单,重构后的信号也比较平滑,但容易丢失信 号中的有用成分。 )默认阈值消噪处理 该方法是在 中利用 函数产生信号的默认阈值,然后利用 函数 进行消噪处理 )给定阈值(软硬)消噪处理 在实际的消噪处理过程中,阈值往往可以通过经验公式获得,而且这种阈值比默认阈值 更具有可信度 给定阈值方法分给定软阈值和给定硬阈值两种,硬阈佰的计算公式为 即把信号的绝对值与指定的阈值进行比较,小于或等于阙值的点变为;大于阈值的点 保持不变 软阈值的计算公式为: 即把信号的绝对值与指定的阈值进行比较,小于或等于阙值的点变为;大于阈值的点 变为该点值与阈值的差。 为比较以上三种消噪方法的效果,分别使用三种方法对含噪信号进行消噪处,然后对 消噪的结果加以对比,结果如图所示。 国科技论文在线 原始信号 强制消噪波形 600 600 400k---- 八 400 200 200}---- 0 01000200030004000 1000200030004000 默认憫值消噪后信号 给定硬阀值消噪后信号 500 600 400 400 20 200 0 01000200030004000 1000200030004000 给定软值消噪后信号 600 400 200 01000200030004000 图各种小波阈值消噪效果图 由图可以看出,强制消噪处理后的信号较为光滑,但它有可能丢失了信号中的有用成 分,而默认阈值消噪处理)法和给定阈值消噪处理法则在实际应用中更实用一些。实战证 眀,给定阈值消噪方法最灵活,可以根据经验公式,也可以根据某种实际需求达到理想的消 噪要求。 从计算公式来看,显然是软阈值的方法更符合实际,因为噪声是时刻变化的,如果大于 阈值的点保持不变,那么噪声仍然包含在信号中,没有起到消噪的作用,也就不能反映真实 信号的特征。通过比较分析,木文中采用给定软阈值的消噪方法 实例 图为取自某风机的振动信号,从图中可以看出,这个原始信号含有大量的噪声,要获 得振动信号的准确特征并依据这些特征对风机的运行状态的进行诊断,就必须首先对原始信 号做消噪处理。利用小波消噪技术可以有效去除信号中的噪声,进而可以观察到较为真实的 运行过程。图为原始信号经消噪处理后的信号。 国科技论文在线 原始信号 4 2 2 600 800 1030 1200 图消噪前信号 消嗓后信号 200 400 600 00 10C0 1200 图消噪后信号 小结 本章介绍了小波基函数选择的重要性以及选择标准并选择了适合对风机进行故障诊断 的小波基函数,然后介绍了小波分析在信号消噪方面的应用,叙述了基」小波变换的风机故 暲特征的构建,并通过实例介绍得出实验结果,利用小波消噪技术可以有效去除信号的噪声, 提髙振动信号的信噪比,并获得准确的信号特性,对通风机的故障诊断有着重要的理论和实 践意义 参考文献 判双喜,宋瑞菊.矿井通风机振动赦障诊断的神经网络方法.焦作工学院学报 判双喜.基于小波分析的多分辨故障诊渗断技术.北烹:中国矿业大学(北京校区)博士学位论文 美崔锦泰著,程正兴译.小波分析导论.西安:西安交通大学出版社, 王楠,杜劲松.小波消噪在振动信号处理中的应用·仪器仪表学报,,() 刘文涛,宋文爱.信号消噪的小波处理方法研究.弹箭与制导学报, 龚海鹏.小波变换在转子故障诊断屮若干问题的研究,上海:上海交通大学,

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