基于小波包新閾值量化處理的發動機振動信號降噪

宋 越，王立勇，陳 濤，許寶杰

(北京信息科技大學 現代測控教育部重點實驗室，北京 100192)

基于小波包新閾值量化處理的發動機振動信號降噪

宋 越，王立勇，陳 濤，許寶杰

(北京信息科技大學 現代測控教育部重點實驗室，北京 100192)

在小波包降噪中利用小波包分析技術對振動信號進行多層次劃分，克服了小波分析中高頻部分頻率分辨率差的缺點；針對閾值降噪方法中軟、硬閾值量化處理的不足，提出了介于軟閾值和硬閾值之間的新閾值量化處理算法，構造的閾值量化函數既連續又與實際信號偏差較小。發動機降噪實驗結果表明，與軟、硬閾值量化處理方法相比，新閾值量化處理方法降噪效果較好。

發動機；小波包降噪；閾值；信噪比

0 引言

發動機是重要的動力設備之一，是汽車、船舶機械等的動力源，是整個機械系統的心臟，它的好壞直接影響到整個系統的正常工作。發動機是一個復雜的機械系統，運動部件多，振源多，各種隨機響應和干擾呈典型非平穩時變特點，但采集振動信號時，會采到一些干擾信號，需要對發動機進行降噪處理，去除干擾信號，提取有用信息。時、頻分析方法是提取故障特征的主要方法之一，能同時提取振動信號時域和頻域的局部信息，因而在故障診斷中得到廣泛應用。常見的時頻分析方法有 Wigner 分布、短時傅里葉變換、小波變換、HHT變換等，但它們都有各自的局限性[1]。小波包可以同時在時、頻域對信號進行分析，具有對信號傳遞特性和噪聲抑制特性，即具有抑制噪聲的濾波器效果，可對含噪信號進行降噪提純[2]，并且克服小波分析中高頻部分頻率分辨率差的缺點。

1 小波包定義及降噪原理

1.1 小波包變換

小波包分解是應用一對相關聯的低通濾波器和高通濾波器，將信號序列分解為某一尺度下的低頻和高頻兩部分，在改變尺度下對已分解的低頻部分和高頻部分再次進一步分解，獲取更為細化的頻率成分。這種分解可以進行多次，以達到所需要的頻率分辨率[3]。

根據小波包變換理論，它可以將信號的中、低、高頻的特征信息提取出來。以3層分解為例，小波包分解信號原理如圖1所示。其中，S表示原始信號，A表示低頻，D表示高頻，數字代表分解的層數。

1.2 新閾值算法小波包降噪

一個含有噪聲的一維信號的模型可以表示為：

f(t)=s(t)+n(t).

其中：s(t)為信號真值；n(t)為噪聲。

為了去除n(t)，使得f(t)盡可能地逼近s(t)，利用小波變換對信號進行處理。降噪時，首先進行小波包分解，然后以閾值形式對小波包系數進行處理，最后進行信號重構。其步驟如下：①對檢測信號進行小波包分解；②小波包分解系數的閾值量化；③小波包重構[4]。在上述過程中，最關鍵的是閾值的選擇和閾值的量化，在一定的程度上，它直接影響著信號的降噪質量。閾值選擇有4種原則：①無偏似然估計原則；②固定閾值原則；③啟發式閾值原則；④極值閾值。固定閾值原則以及啟發式閾值原則類似，都是將全部系數進行處理，因此可以較強地去除噪聲，但容易過度去噪，適合處理信號的高頻部分。

圖1 小波包分解信號原理圖

閾值確定后，可以采用硬閾值或軟閾值的處理方法對小波系數做閾值處理。硬閾值只保留大于臨界閾值的小波系數，認為這時的小波系數主要是由信號引起的，將其他小波系數置零；軟閾值法將小于臨界閾值的小波系數置零，并把大于閾值的小波系數向零做收縮。

硬閾值方法和軟閾值方法都有一定的缺陷，在硬閾值方法中得到的小波系數不夠連續，軟閾值方法中得到的小波系數雖然連續，但是實際信號與經小波分析得到的系數存在恒定偏差。所以希望得到一個既連續又與實際信號偏差較小的函數，也就是硬閾值和軟閾值函數折中的一個函數，應用該函數進行閾值量化處理。

(f*g)(x)=∫Rf(y)g(x-y)dy=

(1)

通過卷積計算得出的新函數在理論上克服了傳統的硬閾值和軟閾值的不足，新的函數保留了硬閾值函數的真實性，又具有軟閾值函數的連續性，理論上達到了實驗要求。

2 發動機降噪實例分析

本文主要分析超聲傳感器采集的發動機4個缸氣門閥機構關閉時產生的振動信號，采樣頻率為50kHz，采樣時間為發動機的一個工作循環，即活塞在氣缸內往返4個行程。

在實驗過程中，采集到的真實信號往往含有噪聲信號，對內燃機進行故障診斷時，需要去除干擾信號，保留有用信號。采用小波包降噪相當于同時采用了多種濾波器降噪，可以獲得各頻段的信號，而且還能保留振動信號的時間特性。本文用固定閾值降噪原則，分別進行軟、硬閾值和軟硬折中新算法閾值降噪，并進行了對比。

采集到的原始信號如圖2所示，即內燃機正常狀況下，轉速為1 200 /min，時間為一個工作過程的內燃機振動信號時域圖。圖3～圖5分別為經過小波包硬閾值法、軟閾值法和新閾值算法的降噪效果圖，這3種方法均采用‘db4’小波函數進行3層分解。

圖2 采集到的原始信號

為評定降噪方法的降噪效果，通過具體指標來衡量，即使用降噪處理后信號的信噪比Rsn和均方誤差Rmse進行降噪質量評判[5]。發動機振動信號降噪效果比較見表1。

圖3 小波包硬閾值降噪效果圖

圖4 小波包軟閾值降噪效果圖

圖5 小波包新閾值算法降噪效果圖

閾值量化處理方法RsnRmse硬閾值量化10.411.02軟閾值量化11.221.01新閾值量化21.370.86

從表1中可以看出，新閾值算法可以取得更好的降噪效果。

3 結論

本文提出的新閾值降噪方法，與傳統的硬閾值和軟閾值方法相比取得了更好的降噪效果。采用新算法降噪處理信號后，能更純凈提取所需要的振動信號，為后續發動機故障診斷提供可靠的振動信號。

[1] 孫偉,熊邦書,黃建萍，等.小波包降噪與LMD相結合的滾動軸承故障診斷方法[J].振動與沖擊,2012(18):153-156.

[2] 張雨,羅超,張志沛.柴油機強噪信號的小波去噪辨識[J].內燃機學報,2001,19(4):365-368.

[3] 高英杰,孔祥東.基于小波包分析的液壓泵狀態監測方法[J].機械工程學報,2009(8):80-88.

[4] 龐震,任學平,劉桐桐，等.基于小波包熵值和EMD結合的滾動軸承微故障診斷方法研究[J].機械傳動,2014(3):46-49.

[5] Donoho D L,Johnstone I M,Kerkyacharian G,et al.Waveletshrinkage:Asymptopia[J].Journal of the Royal Statistical Society,Series B,1995,57:301-369.

Engine Vibration Signal De-noising Based on New Threshold Quantization of Wavelet Packet

SONG Yue, WANG Li-yong, CHEN Tao, XU Bao-jie

(Beijing Information Science and Technology University, Key Laboratory of Modern Measurement & Control Technology of Ministry of Education, Beijing 100192, China)

In this paper,the vibration signal is decomposed into multi-level functions by wavelet packet de-noising, which overcomes the disadvantages of poor high frequency resolution in wavelet analysis. During de-noising process, a reasonable threshold selection method is proposed.The threshold function based on the frequency of the acquisition signal and the interference signal is continuous and deviating little from the actual signal function. Compared with soft threshold and hard threshold, the new method has improved the signal to noise ratio.

engine; wavelet packet de-noising; threshold; signal to noise ratio

1672- 6413(2015)06- 0001- 02

國家自然科學基金資助項目(51105041,51275052)；教育部科學技術研究重點項目(212002)；北京市青年拔尖人才項目(CIT&TCD201404112)

2015- 03- 23；

2015- 10- 10

宋越(1988-)，男，黑龍江雙鴨山人，在讀碩士研究生，主要研究方向為往復機械故障診斷及預測。

TN911.7∶U464

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