改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動軸承故障診斷信號預(yù)處理中的應(yīng)用

改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動軸承故障診斷信號預(yù)處理中的應(yīng)用改進(jìn)的小波閾值去噪算法及其在紙機(jī)滾動軸承故障診斷信號預(yù)處理中的應(yīng)用

摘要：紙機(jī)滾動軸承故障是造成紙機(jī)設(shè)備停機(jī)的重要因素之一。為提高紙機(jī)滾動軸承故障的準(zhǔn)確診斷效果，本文研究了一種改進(jìn)的小波閾值去噪算法，并將其應(yīng)用于紙機(jī)滾動軸承故障診斷信號的預(yù)處理中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的小波閾值去噪算法能夠有效去除紙機(jī)滾動軸承故障信號中的噪聲，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

1.引言

紙機(jī)滾動軸承是紙機(jī)設(shè)備中重要的運(yùn)動部件，其工作狀態(tài)直接影響到紙機(jī)的正常運(yùn)行。然而，長時(shí)間工作和復(fù)雜工況容易導(dǎo)致滾動軸承的損壞和故障，進(jìn)而引發(fā)紙機(jī)停機(jī)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(jìn)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(jìn)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(diǎn)自適應(yīng)地選擇閾值大小。具體而言，將原始信號進(jìn)行小波變換，得到各尺度的小波系數(shù)，然后根據(jù)每個(gè)系數(shù)的大小進(jìn)行排序，剔除信號中貢獻(xiàn)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(jī)滾動軸承故障信號的采集和預(yù)處理

在實(shí)驗(yàn)中，我們利用加速度傳感器采集到了紙機(jī)滾動軸承的振動信號，并對其進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)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(jìn)行小波變換，得到小波系數(shù)。然后利用改進(jìn)的小波閾值去噪算法對小波系數(shù)進(jìn)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(shí)域信號。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

將預(yù)處理后的信號輸入到故障診斷系統(tǒng)中進(jìn)行故障診斷，比較了改進(jìn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)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(zhǔn)確性和可靠性。

具體而言，改進(jìn)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(jìn)行診斷時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地判斷滾動軸承故障的類型和程度。

5.結(jié)論

本文研究了改進(jìn)的小波閾值去噪算法在紙機(jī)滾動軸承故障診斷信號預(yù)處理中的應(yīng)用，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的小波閾值去噪算法能夠有效去除紙機(jī)滾動軸承故障信號中的噪聲，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。未來的工作可以進(jìn)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(jī)滾動軸承故障診斷的效果綜上所述，本研究通過應(yīng)用改進(jìn)的小波閾值去噪算法對紙機(jī)滾動軸承故障信號進(jìn)行預(yù)處理，并將處理后的信號輸入故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明，改進(jìn)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(zhǔn)確地判斷滾動軸承故障的類型和程度。本研究的結(jié)果表明，改進(jìn)的小波閾值去噪