多小波阈值降噪法在钢丝绳缺陷检测中的应用

在介绍多小波理论和分析传统多小波阈值函数存在的问题的基础上,提出了一种新的多小波阈值函数.详细地讨论了该函数的数学性质,该函数对大于阈值的小波系数采取缓变的压缩策略,压缩量随着小波系数的增大而减小.将其应用于钢丝绳缺陷信号的降噪中,与传统多小波阈值函数的降噪进行了比较.实验结果表明,该阈值函数降噪后重建信号的信噪比(SNR)高,能检测到钢丝绳缺陷信号中的全部小奇异点,其降噪效果优于传统多小波阈值函数法.

基于多小波和改进双树复小波的滚动轴承故障诊断方法

当旋转机械中发生局部缺陷时,其振动信号往往由周期性冲击分量及其他分量构成,其中冲击分量反映滚动轴承的状况。由于强烈的背景噪声以及信号的耦合作用,滚动轴承的故障特征频率往往被模糊。针对该问题提出了一种基于多小波和改进双树复小波的滚动轴承故障诊断方法。首先,对采集到的振动信号进行多小波相邻系数自适应阈值降噪处理;然后,对降噪后的信号进行双树复小波分解,利用鲁棒局部均值分解获取各小波分量的主频率分量;最后,利用基尼系数选择出最佳子带并进行包络谱分析,实现轴承的故障诊断。通过轴承故障仿真和实测数据的分析对比,证明了该方法可有效辨别出滚动轴承的典型故障,提高滚动轴承故障的诊断效果,同时与快速谱峭度进行对比,表明了该方法的优越性。