双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用

摘要：

提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果.它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点.对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果.

关键词：双树复小波变换、隐马尔可夫树模型、降噪、故障诊断

所属期刊栏目：30

分类号：TH132;TN911.72;TP206+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目50805014;教育部科学技术研究重点项目109047

在线出版日期：2011-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：47-52