基于均值濾波與改進小波的弱周期脈沖信號提取

杜菲，馬天兵

?

基于均值濾波與改進小波的弱周期脈沖信號提取

*杜菲，馬天兵

（安徽理工大學機械工程學院，安徽，淮南 232001）

因均值濾波對高斯白噪聲具有好的降噪能力和小波變換具有高頻降噪和特征提取的優點，提出結合兩者方法來實現強噪聲干擾下弱沖擊特征信號的提取。三種不同閾值的小波變換被運用。仿真結果表明改進閾值的小波變換具有更好的效果，信噪比得以大幅度提高，誤差均方根很大程度減小，對弱周期特征信號的提取具有十分重要的意義和應用價值。

弱沖擊；均值濾波；小波變換；特征提取

在機械設備中，當輪齒或軸承存在缺陷時，就會出現周期性沖擊脈沖，經常淹沒在強噪聲背景下，故障特征提取就是要從原始信號中去除強噪聲來提取弱沖擊信號，但是因為弱周期脈沖特征信號其頻譜也具有周期性并且信噪比很低，很難用傳統的FFT結合低通濾波檢測方法來識別。目前有不少學者從事這方面研究并取得一定的研究成果。呂勇[1-2]提出結合希爾伯特變換及時序分解的弱故障特征信號提取算法和基于局部投影和小波降噪的弱沖擊信號的提取方法，結果表明兩種方法能有效地提取混在強背景信號中的弱故障特征信號。楊富春[3]等提出一種基于滑動峰態算法的弱沖擊特征提取方法，首先對原信號進行滑動峰態計算，獲得一個新的峰態時間序列，然后對該峰態時間序列進行傅里葉變換，提取出信號中沖擊成分的頻率特征?！?br>