基于双树复小波与非线性时间序列的降噪方法

摘要：

针对双树复小波变换传统软阈值降噪方法对实、虚部树系数分别进行阈值处理时提取的强背景噪声下轴承故障特征信号效果不理想，且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真问题，利用故障信号小波变换系数具有周期性与双树复小波系数模震荡小等特点，提出双树复小波变换与非线性时间序列方法相结合的强背景噪声下轴承故障特征提取方法。对故障信号进行双树复小波变换，获得各层小波系数并求模，选择系数模周期性较强层系数进行非线性时间序列处理，增强系数中周期性成分，抑制随机噪声；对增强后系数进行软阈值处理消除直流成分对提取结果的影响；将处理后系数还原为复数形式进行双树复小波重构，可成功提取弱故障特征信号。仿真、试验信号处理结果表明，该方法能有效提取强背景噪声下的故障特征信号。

关键词：双树复小波变换、非线性时间序列、软阈值、降噪

分类号：TH133.3;TH165

资助基金：国家自然科学基金51375020；北京市优秀人才培养资助计划2011D005015000006；北京市教委科研计划项目KM201310005013；北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划；北京工业大学基础研究基金

在线出版日期：2015-09-01（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：135-140