小波域局部Laplace模型降噪算法及其在机械故障诊断中应用

提出一种基于小波域局部拉普拉斯模型的降噪算法。并将其成功应用于机械故障诊断中。降噪算法利用复小波变换幅值和相位的组合信息对信号奇异点具有更好的敏感特性,对各尺度上信号奇异点予以精确定位;根据各尺度上奇异点位置和一定宽度的邻域窗,将实小波分解的各尺度上小波系数分为两类:有效系数和无效系数。将奇异点邻域窗之外的无效系数直接置零;而对邻域窗内有效系数的统计分布进行拉普拉斯建模。在先验分布的基础上,运用最大后验概率估计从含噪小波系数中估计出真实信号的小波系数。利用信号小波系数的估计值来重构信号,便得到降噪信号。通过仿真试验和汽车驱动桥主减速器故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对主减速器中齿轮故障信号进行降噪。