基于变分模态分解和最大重叠离散小波包变换的齿轮信号去噪方法

• 作者: 周小龙 徐鑫莉 王尧 刘薇娜 姜振海 马风雷
• 来源期刊: 振动与冲击
• 关键词: 变分模态分解 最大重叠离散小波包变换 去噪 齿轮 特征提取
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 页码范围: 265-274,289
• 页数: 11页
• 分类号: TH132.41|TN911.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2021.12.033

摘要

针对齿轮故障信号易受噪声干扰导致故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和最大重叠离散小波包变换(maximal overlap discrete wavelet packet transform,MODWPT)相结合的信号去噪方法.采用VMD方法将齿轮振动信号分解成一系列不同中心频率的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),对VMD分解过程中影响其精度的主要参数选择方法进行了探究,提出相关参数的选取依据.结合能量熵增量-频域互相关系数准则以剔除分解出的高频噪声和虚假干扰成分;采用MODWPT方法对包含高频噪声的IMF分量进行去噪,以进一步提升信号的去噪效果和性能指标;最后将去噪后高频IMF分量同表征信号自身特征的敏感模态分量重构为去噪信号.通过仿真信号和齿轮断齿故障信号的分析,证明了所提方法的有效性和实用性.