文献类型：期刊文章

作　　者：王普[1,2,3,4] 李天垚[1,2,3,4] 高学金[1,2,3,4] 高慧慧[1,2,3,4]

WANG Pu;LI Tian-yao;GAO Xue-jin;GAO Hui-hui(Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;Engineering Research Center of Digital Community,Beijing 100124,China;Beijing Laboratory for Urban Mass Transit,Ministry of Education,Beijing 100124,China;Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing 100124,China)

机构地区：[1]北京工业大学信息学部,北京100124 [2]数字社区教育部工程研究中心,北京100124 [3]城市轨道交通北京实验室,北京100124 [4]计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124

出　　处：《振动工程学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61640312,61763037);北京市自然科学基金资助项目(4172007);北京市教育委员会资助项目(PXM2019_014204_500034)

年　　份：2019

卷　　号：32

期　　号：3

起止页码：548-556

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信号的小波系数进行分层自适应阈值处理;最后将阈值处理后的小波系数进行小波重构,得到降噪后的信号。通过构建一种在阈值处连续且在小波域内可导的分层自适应阈值函数,可以改进传统阈值函数重构偏差和过度降噪的缺陷。轴承故障仿真信号的降噪实验结果表明,该方法的信噪比和均方根误差均优于其他方法,有更好地降噪效果;机械故障模拟实验台的轴承故障信号降噪实验结果表明,该方法在降噪的同时保留了更多的故障信息,能够有效提升故障诊断率,更有利于轴承故障信号的降噪。

关 键 词：故障诊断 轴承 信号处理 小波阈值函数  分层自适应  降噪

分 类 号：TH165.3] TH133.3