Savitzky Golay-WPT在滾刀主軸振動信號降噪中的應用

李偉光，余秋霖，駱春林，孫菁瑤，林守金，龔德明

(1.華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東廣州 510641；2.中山邁雷特數控技術有限公司，廣東中山 528437)

0 前言

刀具是對機械加工系統影響最大的加工要素，它的狀態決定了工件的加工質量。因此，準確識別滾齒刀磨損狀態能夠提高企業加工效率、降低經濟成本。然而，由于生產加工環境十分復雜，采集到的主軸振動信號受到環境因素和人為因素影響，往往存在許多噪聲。為減小噪聲對信號特征的影響，對它進行降噪尤為重要。

小波包降噪是一種常用的降噪方式，文獻[1]提出了一種基于互補總體經驗模態分解(CEEMD)的小波包變換降噪方法。文獻[2]提出了一種基于總體平均經驗模態分解方法(CEEMDAN)聯合小波包分析的降噪方法。文獻[3]提出了一種用于一維數字信號分析的譜圖小波閾值降噪方法。

許多學者通過改進閾值方式或結合其他降噪方法提高小波變換降噪性能，但常用的Heursure閾值、Donoho閾值等雖能對弱噪聲信號實現信噪分離，但對于強噪聲信號，效果并不理想。針對該問題，文獻[5]提出了一種基于樣本熵的改進小波包閾值降噪方法，雖能去除強噪聲，提高信噪比，但該方法用時較長，計算速度慢，不適用于在線實時降噪分析與故障診斷。文獻[6]使用最小二乘法降噪以提高信噪比，該方法速度快，但信號會出現失真。

基于以上分析，針對實驗中樣本點數較多且信噪比低、小波包降噪效果不佳的問題，本文作者提出一種結合最小二乘擬合原理的小波包變換(Wavelet Packet Transform，WPT)方法，將它應用于仿真實驗和滾刀主軸振動信號降噪實驗，并對所提方法進行驗證。……