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改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用
改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用
摘要：随着工业化的推进，机械设备的故障诊断和预防成为了重要的研究领域。滚动轴承作为机械设备中重要的部件之一，其故障对机械设备的运行稳定性和寿命具有重要影响。传统的滚动轴承故障诊断方法往往需要大量的人力和时间，且存在诊断准确率低等问题。因此，如何提高滚动轴承故障预测的准确性和效率是一个研究的热点。
本文针对滚动轴承故障诊断信号的预处理问题，提出了一种改进的小波阈值去噪算法，并将其应用于纸机滚动轴承故障的信号预处理中。首先，介绍了滚动轴承的故障特征以及故障诊断的重要性。然后，详细介绍了小波阈值去噪算法的原理和步骤，并对其进行了改进，以提高滚动轴承故障信号的去噪效果。接着，将改进的小波阈值去噪算法应用于纸机滚动轴承故障诊断信号的预处理中，并进行了实验验证。最后，对实验结果进行了分析和总结，并对进一步研究方向提出了展望。
关键词：滚动轴承；故障诊断；信号预处理；小波阈值去噪
1.引言
滚动轴承作为机械设备中常用的部件之一，其故障对机械设备的运行稳定性和寿命具有重要影响。传统的滚动轴承故障诊断方法主要是依靠人工观察或振动信号的分析，这种方法需要大量的人力和时间，并且存在诊断准确率低的问题。随着数字信号处理技术的发展，利用信号预处理方法提高滚动轴承故障诊断的准确性和效率成为了研究的方向。
2.滚动轴承的故障特征和故障诊断
滚动轴承的故障特征主要包括径向载荷、轴向载荷、传动力矩和温度等。在滚动轴承故障的早期阶段，这些故障特征会引起滚动轴承的振动信号发生变化。通过对滚动轴承的振动信号进行分析和处理，可以提取出与故障相关的特征参数，并通过这些特征参数进行故障诊断。
3.小波阈值去噪算法的原理和步骤
小波阈值去噪算法是一种基于小波变换的信号处理方法，其基本思想是通过小波变换将信号分解为不同尺度和频率的子信号，然后通过对子信号的阈值处理来实现信号的去噪。小波阈值去噪算法的步骤包括：
(1)选择合适的小波基：小波基的选择对去噪效果有重要影响，常用的小波基包括Daubechies小波、Symlet小波和Coiflet小波等。
(2)小波分解：将待处理的信号通过小波变换分解为不同尺度和频率的子信号。
(3)阈值处理：对各个子信号施加合适的阈值处理方法，通常采用软阈值或硬阈值法。
(4)小波重构：将经过阈值处理后的子信号通过小波逆变换重构成原始信号。
4.改进的小波阈值去噪算法在纸机滚动轴承故障信号预处理中的应用
将改进的小波阈值去噪算法应用于纸机滚动轴承故障信号的预处理中可以提高滚动轴承故障诊断的准确性和效率。具体应用步骤包括：
(1)收集纸机滚动轴承的振动信号，并进行预处理，包括去噪、降采样和波形对齐等。
(2)对预处理后的信号进行小波变换，并选择合适的小波基进行分解。
(3)对各个子信号施加改进的阈值处理方法，提高对故障特征的提取能力。
(4)将经过阈值处理后的子信号通过小波逆变换重构成原始信号进行故障诊断。
5.实验结果和分析
在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理实验中，本文采用了自行设计的实验装置，并采集了不同工况下的振动信号。实验结果表明，改进的小波阈值去噪算法在滚动轴承故障诊断信号预处理中具有较好的去噪效果。
6.结论
本文针对滚动轴承故障诊断信号的预处理问题，提出了一种改进的小波阈值去噪算法，并将其应用于纸机滚动轴承故障信号的预处理中。实验结果表明，该算法可以有效提高滚动轴承故障信号的去噪效果，并进一步提高故障诊断的准确性和效率。未来的研究可以进一步优化算法的参数和性能，并扩展应用到更多机械设备的故障诊断中。
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