双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用

被引:14
作者
苏文胜 [1 ,2 ]
王奉涛 [1 ]
朱泓 [1 ]
张志新 [1 ]
李宏坤 [1 ]
郭正刚 [1 ]
机构
[1] 大连理工大学机械学院振动工程研究所
[2] 江苏省特种设备安全监督检验研究院无锡分院
关键词
双树复小波变换; 隐马尔可夫树模型; 降噪; 故障诊断;
D O I
10.13465/j.cnki.jvs.2011.06.018
中图分类号
TH165.3 [];
学科分类号
摘要
提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果。
引用
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页数:6
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