改進的小波閾值去噪算法及其在紙機滾動軸承故障診斷信號預處理中的應用

改進的小波閾值去噪算法及其在紙機滾動軸承故障診斷信號預處理中的應用改進的小波閾值去噪算法及其在紙機滾動軸承故障診斷信號預處理中的應用

摘要：紙機滾動軸承故障是造成紙機設備停機的重要因素之一。為提高紙機滾動軸承故障的準確診斷效果，本文研究了一種改進的小波閾值去噪算法，并將其應用于紙機滾動軸承故障診斷信號的預處理中。實驗結果表明，改進的小波閾值去噪算法能夠有效去除紙機滾動軸承故障信號中的噪聲，提高故障診斷的準確性和可靠性。

1.引言

紙機滾動軸承是紙機設備中重要的運動部件，其工作狀態(tài)直接影響到紙機的正常運行。然而，長時間工作和復雜工況容易導致滾動軸承的損壞和故障，進而引發(fā)紙機停機和生產(chǎn)線的中斷。因此，對滾動軸承的故障診斷具有重要的意義。

2.小波閾值去噪算法原理

小波閾值去噪算法是一種常用的信號處理方法，其基本原理是通過小波變換將信號分解成不同尺度的小波系數(shù)，然后根據(jù)噪聲特性對小波系數(shù)進行閾值處理，最后通過逆小波變換得到去噪后的信號。傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法一般采用硬閾值或軟閾值方法，但對于不同類型的噪聲，單一的閾值處理方法效果有限。

本文改進的小波閾值去噪算法采用了adaptivelasso方法，其主要思想是根據(jù)信號的特點自適應地選擇閾值大小。具體而言，將原始信號進行小波變換，得到各尺度的小波系數(shù)，然后根據(jù)每個系數(shù)的大小進行排序，剔除信號中貢獻較小的系數(shù)。最后再通過逆小波變換得到去噪后的信號。

3.紙機滾動軸承故障信號的采集和預處理

在實驗中，我們利用加速度傳感器采集到了紙機滾動軸承的振動信號，并對其進行預處理。預處理的主要目的是去除信號中的噪聲和干擾，提取出滾動軸承故障的特征信息。

將采集到的振動信號進行小波變換，得到小波系數(shù)。然后利用改進的小波閾值去噪算法對小波系數(shù)進行閾值處理，剔除掉噪聲成分。之后，通過逆小波變換將處理后的信號還原成時域信號。

4.實驗結果及分析

將預處理后的信號輸入到故障診斷系統(tǒng)中進行故障診斷，比較了改進的小波閾值去噪算法與傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法的效果差別。實驗結果表明，改進的小波閾值去噪算法能夠更好地去除滾動軸承故障信號中的噪聲，提高故障診斷的準確性和可靠性。

具體而言，改進的小波閾值去噪算法在去噪效果方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。信號經(jīng)過該算法處理后，噪聲被有效去除，信號的主要特征得以保留。故障診斷系統(tǒng)對處理后的信號進行診斷時，能夠更準確地判斷滾動軸承故障的類型和程度。

5.結論

本文研究了改進的小波閾值去噪算法在紙機滾動軸承故障診斷信號預處理中的應用，并通過實驗驗證了其效果。實驗結果表明，改進的小波閾值去噪算法能夠有效去除紙機滾動軸承故障信號中的噪聲，提高故障診斷的準確性和可靠性。未來的工作可以進一步優(yōu)化算法參數(shù)，探索更多的信號處理方法，提高紙機滾動軸承故障診斷的效果綜上所述，本研究通過應用改進的小波閾值去噪算法對紙機滾動軸承故障信號進行預處理，并將處理后的信號輸入故障診斷系統(tǒng)進行實驗驗證。結果表明，改進的算法相比傳統(tǒng)算法在去噪效果方面更為優(yōu)越，能夠有效去除噪聲并保留信號的主要特征。因此，故障診斷系統(tǒng)在處理后的信號上能夠更準確地判斷滾動軸承故障的類型和程度。本研究的結果表明，改進的小波閾值去噪