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基于多元信息融合的小波降噪质量综合评估指标

发布时间:2022-02-21 19:50
  针对信号分析处理过程中小波降噪质量传统评估指标的局限性,提出了基于多元融合的综合评估指标。该指标综合分析信噪比变化量、均方根误差变化量、平滑度、相关系数等单项指标,采用变异系数对归一化后的指标进行权值分配并线性组合形成一种新的小波降噪质量评估指标,指标极大值代表降噪效果最佳,其对应参数即为小波降噪的最优参数。取某变速箱振动信号进行实例验证,结果表明,该评估指标可以很好地解决小波降噪过程中降噪质量评估问题,使小波函数与分解层数等降噪参数都得到了合理选择,对采集的加速度信号进行小波降噪后,提取的特征频率与原始频率平均误差仅为0.47%,效果显著,具有工程应用价值。 

【文章来源】:兵器装备工程学报. 2020,41(12)北大核心

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

基于多元信息融合的小波降噪质量综合评估指标


变速箱原始振动信号曲线

趋势曲线,趋势曲线


作T值及T1值变化趋势曲线(图2(a)与图2(b))。分析图2可知各小波函数下T值随分解层数的增加先递增后递减,具有极大值,且当小波函数为sym8小波,分解层数为3层时T值最大,因此认为sym8小波函数3层分解降噪效果最佳。各降噪方法下传统指标变化趋势曲线如图3所示,观察图3可知sym8小波函数2层和3层分解降噪的均方根误差均较小,信噪比及相关系数均较大,但该3个参数均偏向于欠分解,综合考虑平滑度的影响,作该两种降噪方法降噪信号时域曲线及频谱曲线,分别如图4和图5所示。从图4可以看出2层分解降噪信号仍然存在部分噪声,毛刺较多,而3层分解降噪信号消除噪声更加彻底,信号更加平滑,但细节部分仍然保存比较完整,整体趋势与原始信号也比较接近。观察图5可以发现3层分解降噪后的信号与2层分解降噪信号相比,更加有效地滤除了噪声信号,信噪比得到较大的提高,同时保留了输入轴转频(f1)、输入轴与中间轴啮合频率(f2)、中间轴与1挡齿轮啮合频率(f4)以及这些频率的倍频等有用特征频率。实测频率与变速箱原始频率的对比如表5所示,从表5中可以看出运用3层分解降噪后提取到的特征频率与原始频率平均误差率仅为0.47%,验证了通过该指标选取的sym8小波函数3层分解降噪在此状态下降噪效果最优,体现了综合评估指标的合理性。图3 各传统指标变化趋势曲线

趋势曲线,趋势曲线,指标,原始信号


各传统指标变化趋势曲线

【参考文献】:
期刊论文
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[8]小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应确定及仿真[J]. 王维,张英堂,任国全.  仪器仪表学报. 2009(03)
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硕士论文
[1]基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术研究[D]. 熊施园.中南大学 2013
[2]小波去噪质量评价方法研究[D]. 陶珂.中南大学 2012



本文编号:3637933

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