[发明专利]一种旋转机械振动信号的数据驱动阈值降噪方法

权利要求书

1.一种旋转机械振动信号的数据驱动阈值降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集旋转机械工作时的振动信号，并对采集到的振动信号进行小波转换，得到不同频带上的振动信号，然后采用滑动窗技术对各频带上的振动信号进行分段处理，得各段信号的小波系数其中l为振动信号的频带数，l=1，2，3…，i为小波系数的序列，i＝1，2，3，…，根据各频带上的振动信号得到各频带的功率谱密度|Y(λ，k)|²，然后对各频带的功率谱密度|Y(λ，k)|²进行一阶循环平滑处理，得到平滑后的信号，其中λ和k分别为振动信号的时间序列和频率序列；

2)设各频带上每段平滑后的信号对应的最小平滑值为P_min(λ，k)，则以P_min(λ，k)作为该段信号的噪声功率谱密度对该段信号的功率谱密度进行偏差补偿，得到各频带上每段信号的无偏噪声功率谱密度P_noise=P_min(λ，k)·B_min，其中B_min为补偿参数，且B_min为已知量；

3)设第l个频带上振动信号的平均无偏噪声功率谱密度为P^l，所有频带中最大的平均无偏功率谱密度为则第l个频带的噪声功率谱密度为计算各频带上每段信号的噪声标准差σ^l，其中则第l个频带上振动信号中各段信号的阈值T=(2.5+Rnoisel)σl;]]>

4)根据每个频带上各段信号对应的阈值T对各段信号进行降噪，然后将降噪后的各段信号进行重构，得到降噪后的振动信号。

2.根据权利要求1所述的旋转机械振动信号的数据驱动阈值降噪方法，其特征在于，步骤1)中所述根据各频带上的振动信号得到各频带的功率谱密度|Y(λ，k)|²的具体操作为将各频带上的振动信号进行短时傅里叶变换，得(λ,k)Σu=0L-1y(λR+u)h(u)e-j2πku/L,]]>其中h(u)为用户预设的窗函数，L为窗函数的窗长，R为偏移量。

3.根据权利要求1所述的旋转机械振动信号的数据驱动阈值降噪方法，其特征在于，步骤1)中所述平滑后的信号为P(λ，k)=a(λ，k)P(λ-1，k)+(1-a(λ，k))|Y(λ，k)|²，其中a(λ，k)为平滑系数。