基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

• 作者: 姚良 李艾华 王涛 白向峰 蔡艳平
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 小波包变换 自适应滤波 柴油机 振动信号 降噪 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 104-109,118
• 分类号: TP277
• 字数: 5715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.01.022

摘要

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS(Least Median of Squares)自适应滤波降噪方法.该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层"细节"分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理.仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题.对比试验信号的分析验证方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高故障识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚良		21	184	6.0	13.0
2	蔡艳平		35	298	8.0	16.0
3	李艾华		84	644	12.0	21.0
4	王涛		50	424	10.0	18.0
5	白向峰		9	107	4.0	9.0