基于小波分析的振動信號降噪方法研究

基于小波分析的振動信號降噪方法研究

近年來，設(shè)備故障診斷和質(zhì)量控制技術(shù)得到了發(fā)展和完善，保障了設(shè)備的正常運行，防止了突然事故，節(jié)約了維護(hù)成本。有效分析設(shè)備信息是對設(shè)備故障診斷的先決條件。隨著新頻率分析方法的出現(xiàn)，對設(shè)備振動信號的分析變得越來越準(zhǔn)確。隨著小波分析方法發(fā)展迅速，它可以分析信號的多分辨率。利用小波分析，我們不僅可以看到信號的概觀，還可以看到信號的細(xì)節(jié)。它特別有助于分析非穩(wěn)定振動信號，具有很大的優(yōu)越性。本文在小波變換和傅里葉變換的分析特點上進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，小波變換率的時間間隔分辨率和頻率范圍分辨率優(yōu)于集窗口傅里葉變換的分析。汽車發(fā)動機(jī)以強(qiáng)大的沖擊力作為動力,且兼往復(fù)與旋轉(zhuǎn)振動,其振動信號常常受到較強(qiáng)的噪聲干擾.為此,本文的研究旨在尋找其有效的信號降噪方法.1wolbaet算法平方可積函數(shù)f(t)[記作f(t)∈L2(R)]的小波變換定義為,式中,為基本母小波ψ(t)的復(fù)共軛函數(shù),而ψ(t)滿足,稱為基本母小波的平移與伸縮函數(shù).Mallat算法實現(xiàn)小波分解的過程可描述為式中,fk為時域信號,k=0,1,2,…,N-1(N為采樣點數(shù));h*(n),g*(n)均為共軛鏡像濾波器的脈沖響應(yīng);j為小波分解的層數(shù).利用Mallat算法可將時域信號逐層進(jìn)行小波分解,并且逐層分解上一層的高頻部分,因此使得隨著分解層數(shù)的增加,其信息量逐層成倍減少.利用Mallat重構(gòu)算法可對小波分解后的信號進(jìn)行重構(gòu).其重構(gòu)算法為:式中,k=0,1,2,…,N-1.重構(gòu)算法是分解算法的逆過程,實踐證明小波分析具有很強(qiáng)的信號重構(gòu)能力.在不同尺度下作小波變換,其實質(zhì)是不同的中心頻率下,品質(zhì)因數(shù)相同的帶通濾波器對信號進(jìn)行濾波.因此,把利用式(2)分解后的各層小波分解的結(jié)果的高頻部分進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?然后再利用式(3)對各層信號進(jìn)行信號的重構(gòu),即可得到反映信號本質(zhì)特征的主要成分.高斯白噪聲小波分解特性研究表明:高斯白噪聲小波分解系數(shù)比較均勻,這就使有效剔除信號白噪聲成為可能.利用小波降噪理論對振動信號進(jìn)行降噪的過程可描述為:(1)利用式(2)對信號f(t)進(jìn)行小波分解,得到不同分解層的小波系數(shù)Wj,k.(2)計算小波分解層閥值λ,,n為分解層樣本的長度.(3)把低于對應(yīng)閥值λ的小波系數(shù)wj,k置為零,而保留高于閥值λ的的小波系數(shù)Wj,k把保留下來的小波系數(shù)矩陣作為信號f(t)降噪后信號分解的小波系數(shù).(4)利用式(3)對分解信號的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),即獲得降噪后的信號.2發(fā)動機(jī)振動信號分析汽車發(fā)動機(jī)因其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,出現(xiàn)的故障種類較多,因此,對其實施故障診斷引起人們的廣為關(guān)注.目前對這類往復(fù)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的診斷理論還不成熟,大多數(shù)研究是針對發(fā)動機(jī)某一問題進(jìn)行診斷和分析的,例如借助缸蓋的振動信號來識別缸內(nèi)的氣體壓力和點火的正時性等.準(zhǔn)確分析氣缸缸蓋的振動信號是對其實施故障診斷的基礎(chǔ).斯太爾汽車發(fā)動機(jī)的振動測試原理如圖1所示.將加速度傳感器置于斯太爾汽車發(fā)動機(jī)的缸蓋之上,傳感器的電荷經(jīng)過電荷放大器放大,然后經(jīng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集、記錄.首先對性能良好的斯太爾汽車發(fā)動機(jī)作為信號源,對其某缸蓋的振動信號進(jìn)行了測試分析,測試結(jié)果如圖2(a)所示,利用小波降噪后的信號如圖2(b)所示,信號的采樣頻率為20kHz;分別對圖2(a),2(b)所示信號進(jìn)行頻譜分析,對應(yīng)分析結(jié)果如圖2(c),2(d)所示.由圖2可以看出,氣缸缸蓋的振動信號具有很好的規(guī)律性,含有的噪聲成分較少.圖2(a),2(b)反映的信號規(guī)律一致,對其進(jìn)行頻譜分析進(jìn)一步得到證實,如圖2(c),2(d)所示.同時觀察圖2(c),2(d)可知,對于氣缸的振動基頻,所得降噪前后的頻譜分析結(jié)果證明其基頻是一致的,即表明本文的小波降噪能夠有效地對氣缸缸蓋的振動信號進(jìn)行降噪處理,準(zhǔn)確反映基頻的大小.對新檢修的斯太爾汽車發(fā)動機(jī)對應(yīng)某氣缸的缸蓋振動信號進(jìn)行了測試,測試結(jié)果如圖3(a)所示,利用小波降噪后的信號如圖3(b)所示,信號的采樣頻率為20kHz.分別對圖3(a),3(b)所示信號進(jìn)行頻譜分析,對應(yīng)分析結(jié)果如圖3c,3d所示.圖3(a)表明,氣缸缸蓋的振動信號的規(guī)律性較差,含有噪聲成分較多,對該信號進(jìn)行頻譜分析如圖3(c)所示,出現(xiàn)了很寬的頻帶,根據(jù)此頻譜分析結(jié)果無法準(zhǔn)確識別發(fā)動機(jī)的狀態(tài).利用本文的降噪方法對信號進(jìn)行濾波降噪,降噪后信號的時域波形如圖3(b),該圖較圖3(a)所示信號波形清晰,與圖2(b)的接近程度優(yōu)于圖3(a),能夠反映出該發(fā)動機(jī)氣缸燃燒的正時性.對圖3(b)所示時域信號進(jìn)行頻譜分析的結(jié)果如圖3(d)所示.由圖3(d)進(jìn)一步看出小波降噪方法可對受噪聲污染的汽車發(fā)動機(jī)信號進(jìn)行有效濾波降噪,有利于識別氣缸的實際工作狀態(tài).該研究為類似工程問題的分析處理提供了例證和技術(shù)支持.3振動信號的噪聲(1)小波降噪能夠準(zhǔn)確對汽車發(fā)動機(jī)氣缸的振動信號進(jìn)行濾波降噪,信號無失真現(xiàn)象.(2)本文的小波降噪理論適宜對具有強(qiáng)烈沖擊汽車發(fā)動機(jī)氣缸缸蓋的振動信號進(jìn)行降噪處理,能夠從被強(qiáng)噪聲污染的振動信號中