【摘要】针对轴承振动信号易受噪声影响造成故障特征难以提取的问题,提出一种基于双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DTCWT)和最大后验估计(Maximum A Posteriori, MAP)的信号去噪及故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行DTCWT分解,获得不同层次的小波系数,有效克服了传统小波分解频率混叠和畸变的缺陷。然后根据各层小波系数中的噪声强度构造MAP软阈值函数,对不同层次的小波系数进行阈值去噪。最后对去噪后的各层小波系数进行DTCWT反变换,将信号分解到不同频带,结合Hilbert包络实现轴承故障诊断。仿真信号去噪分析、轴承复合故障诊断实验及风机轴承微弱故障诊断应用结果表明,该方法能够有效去除噪声,提高信噪比,增强故障特征,提高轴承故障诊断的准确性和实效性。
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《当代体育科技》 2015-07-07
《重庆电子工程职业学院学报》 2015-07-02
《中外医疗》 2015-07-06
《重庆与世界》 2015-07-01
010-56259535
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