改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷信號(hào)預(yù)處理中的應(yīng)用.pdf

1、陵壓料技大學(xué)申請(qǐng)工學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目：改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷信號(hào)預(yù)處理中的應(yīng)用申請(qǐng)學(xué)位學(xué)科：工學(xué)所學(xué)學(xué)科專業(yè)：化工過程機(jī)械培養(yǎng)單位：輕工與能源學(xué)院碩士生：肖方煜導(dǎo)師：湯偉教授2013年5月改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷信號(hào)預(yù)處理中的應(yīng)用摘要造紙工業(yè)是我國輕工業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，隨著對(duì)造紙產(chǎn)生效率和安全性要求的不斷提高，對(duì)紙機(jī)滾動(dòng)軸承的故障診斷準(zhǔn)確性也提出了更為嚴(yán)格的要求。滾動(dòng)軸承的信號(hào)預(yù)處理

2、(去噪)是故障診斷算法的前一步，也是直接影響診斷結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。本文對(duì)小波閾值去噪算法中最為關(guān)鍵的閾值、閾值函數(shù)和分解層數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，并將改進(jìn)的算法應(yīng)用于紙機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷中，使其達(dá)到提高軸承去噪效果、更易識(shí)別故障原因的目的。(1)針對(duì)小波閾值去噪算法中難以選取最優(yōu)閾值的問題，提出了一種自尋優(yōu)的最優(yōu)閾值去噪算法。先闡述了最優(yōu)閾值的產(chǎn)生是由信號(hào)與閾值函數(shù)共同決定的概念。在此概念上給出了自尋優(yōu)算法的具體步驟。但此算法中終值的選

3、取和閾值離散化而帶來過大的計(jì)算量成為其算法的難點(diǎn)?；诖藛栴}，本文給出了解決方案并予以證明。通過試驗(yàn)中觀察得到的高頻死去值現(xiàn)象確定終值，通過單峰值現(xiàn)象及多分辨率分析中各空間獨(dú)立原理進(jìn)行了計(jì)算量的簡(jiǎn)化。(2)針對(duì)小波閾值去噪算法中難以確定最優(yōu)化閾值函數(shù)的問題，基于最優(yōu)閾值的概念，提出通過雙自尋優(yōu)算法解決閾值和閾值函數(shù)的耦合性問題，并找到最優(yōu)化的閾值函數(shù)。雙白尋優(yōu)算法中把所有閾值和閾值函數(shù)的參數(shù)可能性都相互組合，在這些組合中找出最優(yōu)去噪組合

4、，最優(yōu)組合中的閾值是最優(yōu)閾值，最優(yōu)組合中的閾值函數(shù)就是最優(yōu)閾值函數(shù)。閾值的尋優(yōu)范圍由信號(hào)自身的高頻死去值決定；閾值函數(shù)的選取本文以帶參數(shù)的軟硬閾值折衷法和一種改進(jìn)型的帶參數(shù)非直線型閾值函數(shù)為基準(zhǔn)，尋優(yōu)范圍由其自身參數(shù)特性而定。(3)針對(duì)小波閾值去噪算法中難以確定最優(yōu)分解層數(shù)的問題，提出了一種基于雙自尋優(yōu)去噪算法的最優(yōu)分解層數(shù)自適應(yīng)算法。先闡述了分解層數(shù)是與閾值、閾值函數(shù)相互耦合的概念，但可以通過最優(yōu)閾值與分解層數(shù)的關(guān)系解決這種耦合的關(guān)系