资料大全王中王论坛

 
您的当前位置:中崋轴承网 > 知识频道 > 轴承资料 > 正文

轴承故障诊断之软硬阈值去噪


[中崋轴承网] 2020/9/4 作者:中崋轴承网

轴承故障诊断常用方法为振动分析法,通过分析加速度传感器等采集振动数据,利用传统信号处理手段分析故障特征得到故障类型。

轴承实际工况往往环境噪声较大,严重制约了信号的分析,影响最终的信号分析与判断,因此信号去噪成为了轴承故障诊断过程中的重要方面,目前常用的信号去噪方法主要有基于变换、独立分量分析、经验模式分解、主分量分析、稀疏分解等方法,本文主要介绍分解降噪方法。

在数学上,去噪问题的本质是一个函数逼近问题,即如何在由母函数伸缩和平移版本所展成的函数空间中,根据提出的衡量准则,寻找对原信号的最佳逼近,以完成原信号和噪声信号的区分。也就是寻找从实际信号空间到函数空间的最佳映射,以便得到原信号的最佳恢复。

从信号学的角度看,去噪是一个信号滤波的问题,而且尽管在很大程度上去噪可以看成是低通滤波,但是由于在去噪后还能成功地保留信号特征,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。

分解后,一般认为系数较大的代表了信号的主特征,而小系数多为噪声部分,因此采用阈值对小系数进行约减实现信号的去噪过程。阈值去噪主要采用硬阈值和软阈值的方法。硬阈值通俗的讲为将小于阈值的分解系数置为0,大于阈值系数不变,而软阈值为小于阈值系数置为0,大于阈值部分减去阈值。从原理上看,去噪的关键在于阈值的选择,合理的阈值能够得到较好的去噪结果。

目前常用的阈值为:λ==σ *sqrt(2log(N)),其中σ是噪声强度 , N为信号长度。

资料大全王中王论坛 软硬阈值均存在一定的缺陷,因此提出了许多改进算法,比如去噪中软硬阈值的一种改良折衷法,改进的阈值函数是介于软 、硬阈值函数之间的 一个灵活选择。公式为

确实不失为,一个比较好的方法,代码目前也有开源,是个不错的选择。

【温馨提示】【中崋轴承网】部分信息来自互联网,力求安全及时、准确无误,目的在于传递更多信息,并不代表本网对其观点赞同或 对其真实性负责。如本网转载信息涉及版权等问题,请及时与本网联系。电话:0571-81630205。

标签:轴承资料

分享到:

相关链接

最新资讯

最近更新

轴承供货

马会正版2019年 北京11选5走势图 水果奶奶免费心水 王中王高手榜新水论坛免费资料 香港三中三免费论坛 福建11选5官网 香港6合免费资料 资料大全王中王论坛香港马会资料大全免费公开 2019香港马会资料大全免费 2019王中王一马中特