基于小波包信号降噪处理毕业设计

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1、基于小波包信号降噪处理毕业设计目录摘要2Abstract3目录4第1章绪论51.1本课题的目的及意义61.2本课题的现状和发展趋势71.3基于MATLAB的小波变换的降噪原理71.4小波变换的原理71.5小波降噪原理81.6本课题研究的主要内容81.7本课题要研究或解决的问题8第2章齿轮振动机理及其信号特征92.1齿轮的力学模型分析92.2齿轮振动调制信号112.3本章小结14第3章小波分析方法基本概念153.1傅里叶变换和短时傅里叶变换153.2小波变换理论163.3小波包变换在信号消噪中的原理与算

2、法183.3.1小波包算法183.3.2小波包消噪的原理203.4如何选取最优小波包基213.5实例分析及其比较213.6本章小结22第4章实验数据采集及使用进行去噪分析244.1常用的去噪方法244.2小波阈值的去噪原理254.3阈值的选取264.4小波包能量去噪算法274.5振动分析方法的介绍324.6实验系统的组成334.7齿轮故障特征信号的小波包能量法分析34第5章小波包信号降噪在信号处理的发展前景42参考文献43致谢4441第1章绪论1.1本课题的目的及意义作为齿轮箱动力传递的核心部件,齿轮

3、在机械设备中的使用非常广泛,它的损伤和失效常常会导致传动系统或整机的故障,从而引发重大的安全事故。因此,齿轮作为齿轮箱状态监测与故障诊断的主要对象,越来越受到重视。在实际生产中,对齿轮的检测和故障诊断大多都建立在对振动信号分析研究的基础上,但实际采集到的齿轮箱的振动信号中掺杂了大量未知干扰,对齿轮振动信号的准确分析势必会产生严重的影响。基于此,才使用了小波包对信号进行去噪分析。现在小波分析已经渗透到了自然科学、应用科学等方面,小波分析已成为国际研究热点。无论是傅里叶分析还是小波分析均以线性变换为基础,

4、按非线性傅立叶分析提出了非线性小波变换,这种非线性小波变换处理对处理非线性问题更为有效。小波变换能够把任何信号映射到一个由基本小波伸缩、平移而成的一组小波函数上去,实现信号在不同时刻、不同频带的合理分离而不丢失任何原始信息。这些功能为动态信号的非平稳描述、机械零件故障特征频率的分析、微弱信号的提取以实现早期故障诊断提供了高效、有力的工具。齿轮箱故障诊断技术是随着现代系统工程、信息论、控制论、电子技术、计算机技术、通信技术等发展而发展起来的。它是多种学科和技术交叉、渗透而形成的一门新兴综合性学科,它大致

5、由几部分组成:首先,要确定信息来源。目前通常齿轮的状态是用振动、声音、声发射、红外线等载体携带的信息来表达的。其次,诊断方式选择。齿轮故障的诊断方法从难易程度来说可以分为简易诊断方法和精密诊断方法。再次,选择信号处理方法。就目前而言,机械故障诊断技术仍然处在一个以传感器技术和动态测试技术为基础,以信号处理技术为手段的常规诊断技术发展阶段。这一阶段的诊断技术已在工程中获得了大量的应用,并取得了巨大的经济效益。从技术手段上看,现代诊断技术吸收了大量的现代科技成果,使得诊断技术可以利用振动、噪声、力、温度、

6、电磁、光、射线等多种信号实施诊断,由此产生了针对机械故障的振动诊断技术、噪声诊断技术、光谱诊断技术、铁谱诊断技术、无损检测技术及红外和热成象诊断技术等。1.2本课题的现状和发展趋势自从1822年傅里叶()提出非周期信号分解概念以来,傅里叶变换一直是信号处理领域中应用最广泛的分析手段和方法,傅里叶变换是一种纯频域的分析方法,在时域无任何定位性,即不能提供任何局部时间段上的频率信息。为了研究信号在局部时间范围的频域特征,1946年提出了著名的41变换并进一步发展为短时傅里叶变换。其基本思想是给信号加一个小

7、窗,信号的傅里叶变换主要集中在对小窗内的信号进行变换,可以反映出信号的局部特征。短时傅里叶变换已经在许多领域得到了广泛应用。但是由于窗函数选定后,时频窗窗口的大小和形状与时间和频率无关所以保持固定不变,不利于分析包含丰富频率成份的非平稳信号,而小波变换恰恰解决了这个问题。小波变换是80年代后期迅速发展起来的新兴学科,它是继傅里叶变换后的重大突破,克服了傅里叶变换和短时傅里叶变换的缺点,具有时域和频域局部化的特点,适合分析非平稳信号,可以由粗及精地逐步观察信号,适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并显

8、示其成份,有“数学显微镜”的美称。近年来,通过我国科技人员的不断努力,已取得了可喜的进展,成功研制开发出小波变换信号分析仪,填补了国内空白,具有国际先进水平。在理论和应用研究基础上,提供了普遍适用于机械设备在线和离线非平稳检测诊断的技术和装置,取得了经济效益,得到了国家科技进步奖励。随着信号分析与数据处理技术的发展,特别是计算机技术的迅速发展,使各种诊断方法应运而生,形成了状态空间分析诊断、对比诊断、函数诊断、逻辑诊断、统计诊断和模糊诊断等方法。齿轮箱故

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