基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

杜菲，马天兵



基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

*杜菲，马天兵

（安徽理工大学机械工程学院，安徽，淮南 232001）

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点，提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取。三种不同阈值的小波变换被运用。仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果，信噪比得以大幅度提高，误差均方根很大程度减小，对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值。

弱冲击；均值滤波；小波变换；特征提取

在机械设备中，当轮齿或轴承存在缺陷时，就会出现周期性冲击脉冲，经常淹没在强噪声背景下，故障特征提取就是要从原始信号中去除强噪声来提取弱冲击信号，但是因为弱周期脉冲特征信号其频谱也具有周期性并且信噪比很低，很难用传统的FFT结合低通滤波检测方法来识别。目前有不少学者从事这方面研究并取得一定的研究成果。吕勇[1-2]提出结合希尔伯特变换及时序分解的弱故障特征信号提取算法和基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法，结果表明两种方法能有效地提取混在强背景信号中的弱故障特征信号。杨富春[3]等提出一种基于滑动峰态算法的弱冲击特征提取方法，首先对原信号进行滑动峰态计算，获得一个新的峰态时间序列，然后对该峰态时间序列进行傅里叶变换，提取出信号中冲击成分的频率特征。……