基于小波包阈值方法的齿轮箱振动信号降噪处理

许亚男　王旭升

摘要：通过研究小波包变换的基本原理，结合小波包阈值去噪的方法，分别对仿真信号以及采集到的汽车齿轮箱振动信号进行小波包去噪处理。选用合适的小波函数对信号进行小波包分解，对分解后的小波包系数进行全局阈值处理，适当调节全局阈值的大小，实验表明当阈值选择合适的情况下，可以得到比较好的去噪效果。

关键词：振动信号；小波变换；小波包；阈值方法；信号去噪

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）23-0238-03

Abstract： Studied of the basic principle of wavelet packet transform， combined wavelet packet thresholding methods， denoising to the simulated signal and the collected automobile gearbox vibration signal based wavelet packet transform. Selected the suitable wavelet function to decompose signal based on wavelet packet， globally thresholding to the wavelet packet coefficients after decomposition， Suitably adjusted threshold size， Experiments show that when the threshold is chosen right， you can get better denoising.

Key words： vibration signal； wavelet transform； wavelet packet； thresholding methods； signal denoising

在工程领域中，齿轮箱是一种十分常见的机械设备，我们想要知道它是否能够正常工作，就需要随时检测它的内部部件的运行情况。一般情况下，我们是通过测试内部零件比如齿轮或者轴承的振动信号，通过分析振动信号的特征来对齿轮箱进行监测。然而，我们在获得齿轮箱振动信号的过程中，容易受到噪声的干扰，这些噪声一部分是传感器在测量的时候产生的，另一部分是由于机器运转的时候产生的，还有就是环境的影响，这些都会使得振动信号带有噪声。所以，我们要分析振动信号，首先就要去除掉振动信号中的噪声，这也将成为故障诊断的一个重要研究课题 [1][2]。

小波变换是一种很好的时频分析工具，采用了多分辨率的思想，可以对信号进行局部细化处理，这使得人们在分析振动信号的时候使用小波变换变得更有实际应用价值[3-6]。但是小波变换在处理信号的时候只是对低频部分进行细分，高频信号则保持不变。……