基于改进的EWT+小波阈值的齿轮振动信号去噪研究

针对采集到的齿轮振动信号含有较多噪声,严重影响后续齿轮故障诊断准确性的问题,提出一种改进的经验小波变换(EWT)结合小波阈值的去噪方法。该方法对传统的EWT频谱分割方法进行了改进,首先使用寻峰算法对频谱寻峰,然后采用平滑算法对峰值曲线进行平滑处理,取平滑曲线的极小值点作为频谱分割边界,使得划分出的滤波器组更精确。模拟信号和实验信号的去噪结果表明:本文使用的方法的信噪比达到16.27,均方根误差达到7.54e-07,相较于小波阈值、经验模态分解和传统EWT具有更好的去噪效果和更高的鲁棒性。