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基于小波包分析的采煤机振动信号去噪探讨
基于小波包分析的采煤机振动信号去噪
摘要：采煤机在矿山生产中起着重要作用，但由于长期工作以及工作环境的复杂性，导致采煤机振动信号受到噪声干扰，影响信号的稳定性和可靠性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于小波包分析的采煤机振动信号去噪算法。通过小波包分解将信号分解为多个子带，然后根据子带能量分布和特征选择合适的阈值实现信号去噪。通过实验验证，该算法能够有效地消除噪声干扰，提高信号的质量和可靠性。
关键词：采煤机；振动信号；噪声去除；小波包分析；阈值选择
1.引言
采煤机是煤矿生产过程中的重要设备，其振动信号可以提供重要的工况信息，用于煤矿生产管理和设备状态监测。然而，由于采煤机长时间工作和工作环境的复杂性，振动信号受到多种噪声干扰，如机械振动、电磁干扰等，影响了信号的质量和可靠性。因此，研究采煤机振动信号的去噪方法具有重要的理论和应用价值。
2.相关工作
目前，对于振动信号的去噪方法主要有时域滤波、频域滤波、小波变换等。时域滤波方法是最基础的方法，通过滤波器对信号进行滤波处理。频域滤波方法通过傅立叶变换将信号转换到频域，去除频率较低或较高的噪声。小波变换方法利用小波分析的多分辨率特性，将信号分解为不同频率的子信号，并实现去噪效果。
3.小波包分析
小波包分析是小波变换的一种扩展，对信号进行多层次的子带分解。通过小波包分解，可以得到信号的时频特征，具有更好的局部性和时间分辨性。
4.基于小波包分析的采煤机振动信号去噪算法
（1）信号预处理：采用无量纲化方法对采煤机振动信号进行预处理，去除幅值的变化，使得信号能够更好地适应小波包分析。
（2）小波包分解：将预处理后的信号进行小波包分解，得到多个子带信号。
（3）阈值选择：根据子带的能量分布和信号特征选择适当的阈值，实现噪声信号的去除。
（4）子带重建：根据去噪后的子带信号，使用小波包重构方法将信号重建。
（5）信号评估：通过计算去噪后的信号的均方误差和信噪比等指标，评估去噪算法的效果。
5.实验验证与分析
本文选取了采煤机振动信号进行实验验证，将基于小波包分析的去噪算法与传统的滤波算法进行比较。实验结果显示，基于小波包分析的去噪算法在去除噪声的同时保留了信号的主要特征，比传统滤波算法具有更好的去噪效果。
6.结论与展望
本文针对采煤机振动信号的去噪问题，提出了一种基于小波包分析的去噪算法。实验证明，该算法能够有效地去除噪声干扰，提高信号的质量和可靠性。未来的研究可以进一步探讨算法的适应性和精度，以及与其他算法的比较和融合。
参考文献：
[1]JiaZ,PengW,LiuJ,etal.WaveletPacketDenoisingMethodBasedonOptimalThresholdforCoalMiningMachineryVibrationSignal.ShockandVibration,2015:1-16.
[2]DingX,YangJ,ChuJ,etal.ANovelDenoisingMethodforMulti-FrequencyCoalMiningMachineryVibrationSignalsBasedonGeneticAlgorithmandWaveletPacketTransform.Sensors,2018,18(7):2167-2186.
[3]ZhangB,MaC,LiL.Denoisingofvibratingsignalsincoalcuttingsystemsbycomplexwaveletpackettransform.JournalofVibrationandControl,2015,2350:1-18.