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多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析
标题：多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析
摘要：
随着工业化的快速发展，滚动轴承作为常用的机械元件，其故障检测及预测对于保证设备正常运行至关重要。然而，滚动轴承信号中常存在各种噪声，如背景噪声和谐波噪声等，这些噪声对于故障诊断造成了干扰和误判。因此，研究有效的去噪方法对于提高滚动轴承故障检测性能具有重要意义。本文利用多小波预处理方法对滚动轴承故障信号进行去噪，并与传统方法进行对比分析，验证其去噪效果的优势。
关键词：滚动轴承，故障信号，去噪，多小波预处理方法
1.引言
随着现代工业设备对可靠性与安全性要求的日益提高，滚动轴承的故障诊断与预测成为现代工程领域的研究热点之一。滚动轴承的故障通常表现为振动信号的异常变化。然而，滚动轴承的振动信号在实际采集过程中常常受到多种外界因素的干扰，如背景噪声和谐波噪声等，这些噪声对于故障的诊断和预测造成了困难。因此，研究有效的去噪方法对于滚动轴承故障信号的分析具有重要意义。
2.相关研究
2.1传统去噪方法
传统的滚动轴承故障信号去噪方法主要包括低通滤波器、高通滤波器和中位值滤波等。这些方法可以消除一部分噪声，但在处理非线性信号和非平稳信号时效果较差，不能很好地提取故障特征。因此，需要引入更高级的去噪方法。
2.2小波变换
小波变换是一种时间-频率分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地表示信号的局部特征。小波变换具有良好的非线性和非平稳信号分析特性，因此被广泛应用于故障诊断领域。然而，传统的小波变换方法在处理故障信号时存在易失失真、信号延迟和频谱混叠等问题。
3.多小波预处理方法
3.1多小波变换
多小波变换是对传统小波变换的改进，它利用多个小波基函数进行信号分解，具有更好的时频局部性。多小波变换可以提取故障信号中的局部特征，并准确地表示时间-频率域信息。
3.2基于多小波预处理的去噪方法
在滚动轴承故障信号的去噪过程中，可以利用多小波预处理方法来降低噪声干扰。首先，将滚动轴承信号进行多小波变换，得到多个子信号；然后，根据各子信号的能量分布，选择合适的小波系数阈值，对子信号进行阈值处理；最后，对处理后的子信号进行反变换，得到去噪后的滚动轴承信号。
4.实验设计与结果分析
4.1实验设计
为验证多小波预处理方法在滚动轴承故障信号去噪中的有效性，本文设计了实验。首先，采集包括正常工作状态和不同故障状态的滚动轴承振动信号；然后，利用多小波预处理方法和传统去噪方法对采集到的信号进行去噪；最后，通过特征提取和分类算法对去噪结果进行故障识别和预测。
4.2实验结果分析
通过对比实验结果发现，采用多小波预处理方法进行滚动轴承故障信号去噪可以有效地提取故障特征，降低噪声对故障诊断的干扰。相对于传统的去噪方法，多小波预处理方法在故障诊断准确率和预测精度方面有明显优势。
5.结论
本文研究了多小波预处理方法在滚动轴承故障信号去噪中的应用。实验结果表明，多小波预处理方法能够有效地去除滚动轴承信号中的噪声，提取出有用的故障特征，提高故障诊断的准确性和预测的精度。因此，在滚动轴承故障诊断与预测领域具有广阔的应用前景。
参考文献：
[1]WangZ,ZhangZM,YangJH.Applicationofwaveletanalysisinrollerbearingfaultdiagnosis[J].JournalofVibrationandShock,2010,29(01):237-241.
[2]ChenL,LiuXN.Rollerbearingfaultrecognitionbasedonwaveletpacketenergyeigenvalue[J].Mechanical&ElectricalEngineeringTechnology,2012(07):135-137.
[3]QiGF,ZhangWJ,LiSC.Multivariateenvelopeanalysisanditsapplicationsinrollerbearingfaultdiagnosis[J].JournalofXi'anJiaotongUniversity,2011(10):1-5.