基于EEMD-DWT方法的冷轧机架振动信号联合降噪研究

摘要：

为了提高冷轧机的故障诊断能力,综合运用集合经验模态分解(EEMD)算法和小波阈值变换(DWT)的降噪技术,设计了一种EEMD-DWT联合降噪技术,确保在去除噪声的前提下充分保留有用特征.采用EEMD-DWT模式去噪时获得了光滑的曲线信号,表现出优异的去噪效果.应用信号结果表明:以EEMD-DWT去噪时包含明显的冲击特征,有效地减小了位于幅值接近零区域的噪声分量,确保噪声被充分去除的同时实现原有振动特征的有效保留.单独利用DWT或EEMD方法去噪时将会引起有效信息大量丢失,以EEMD-DWT联合去噪方法进行处理时能够达到理想的降噪效果,充分保留信号包含的有用参数.其能够准确识别冷轧机不同的故障程度,对提高同类机械传动设备的故障诊断水平具有很好的理论支撑意义.

关键词：冷轧机、振动信号、联合降噪、重构、故障诊断

所属期刊栏目：48

分类号：TH206(起重机械与运输机械)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目21B460003

在线出版日期：2023-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：156-161,183