本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)小波閾值融合去噪法對采煤機(jī)振動信號的處理

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【摘要】：提出一種自適應(yīng)小波閾值去噪方法,該方法綜合軟、硬閾值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn),構(gòu)建了改進(jìn)的閾值函數(shù),賦予融合系數(shù)μ非定值表達(dá)式,使其具有較好的適應(yīng)性。針對采煤機(jī)振動信號采集過程中的背景噪聲較大的問題,采取分段閾值的方式,閾值根據(jù)信號分解層數(shù)的不同來確定。Matlab仿真實(shí)驗(yàn)表明,與軟、硬閾值去噪法相比,改進(jìn)的閾值去噪法去噪能力更強(qiáng),而且能更好地保留原始信號的特征,對原始信號的重構(gòu)更為準(zhǔn)確。運(yùn)用該方法對采煤機(jī)搖臂所采集的振動信號進(jìn)行去噪處理,有效地去除了高頻噪聲信號,保留了齒輪嚙合頻率所在的低頻頻段,提高了信號的信噪比。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院煤礦綜采裝備山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 改進(jìn)閾值函數(shù) 小波變換 信噪比 采煤機(jī)振動信號
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目:基于振動與電機(jī)電流信息融合的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)載荷識別及故障診斷方法(51475318) 山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目:扭矩激勵下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)磨損機(jī)理與試驗(yàn)研究(2014021024-2) 太原理工大學(xué)校青年團(tuán)隊項(xiàng)目(2013T035)
【分類號】：TD421.6
【正文快照】： 在實(shí)際應(yīng)用中,傳感器拾取的信號不可避免地夾雜了大量噪聲,給提取有用信號帶來了不便,尤其在強(qiáng)噪聲背景下,有用信號的提取更是難上加難。因此如何在強(qiáng)噪聲背景下提取微弱的有用信號,對于大型機(jī)械設(shè)備的故障診斷具有重要意義。小波分析是近30年來從工程、物理及數(shù)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展起，

本文編號：697413