改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用

改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用

摘要：纸机滚动轴承故障是造成纸机设备停机的重要因素之一。为提高纸机滚动轴承故障的准确诊断效果，本文研究了一种改进的小波阈值去噪算法，并将其应用于纸机滚动轴承故障诊断信号的预处理中。实验结果表明，改进的小波阈值去噪算法能够有效去除纸机滚动轴承故障信号中的噪声，提高故障诊断的准确性和可靠性。

1.引言

纸机滚动轴承是纸机设备中重要的运动部件，其工作状态直接影响到纸机的正常运行。然而，长时间工作和复杂工况容易导致滚动轴承的损坏和故障，进而引发纸机停机和生产线的中断。因此，对滚动轴承的故障诊断具有重要的意义。

2.小波阈值去噪算法原理

小波阈值去噪算法是一种常用的信号处理方法，其基本原理是通过小波变换将信号分解成不同尺度的小波系数，然后根据噪声特性对小波系数进行阈值处理，最后通过逆小波变换得到去噪后的信号。传统的小波阈值去噪算法一般采用硬阈值或软阈值方法，但对于不同类型的噪声，单一的阈值处理方法效果有限。

本文改进的小波阈值去噪算法采用了adaptivelasso方法，其主要思想是根据信号的特点自适应地选择阈值大小。具体而言，将原始信号进行小波变换，得到各尺度的小波系数，然后根据每个系数的大小进行排序，剔除信号中贡献较小的系数。最后再通过逆小波变换得到去噪后的信号。

3.纸机滚动轴承故障信号的采集和预处理

在实验中，我们利用加速度传感器采集到了纸机滚动轴承的振动信号，并对其进行预处理。预处理的主要目的是去除信号中的噪声和干扰，提取出滚动轴承故障的特征信息。

将采集到的振动信号进行小波变换，得到小波系数。然后利用改进的小波阈值去噪算法对小波系数进行阈值处理，剔除掉噪声成分。之后，通过逆小波变换将处理后的信号还原成时域信号。

4.实验结果及分析

将预处理后的信号输入到故障诊断系统中进行故障诊断，比较了改进的小波阈值去噪算法与传统的小波阈值去噪算法的效果差别。实验结果表明，改进的小波阈值去噪算法能够更好地去除滚动轴承故障信号中的噪声，提高故障诊断的准确性和可靠性。

具体而言，改进的小波阈值去噪算法在去噪效果方面明显优于传统的算法。信号经过该算法处理后，噪声被有效去除，信号的主要特征得以保留。故障诊断系统对处理后的信号进行诊断时，能够更准确地判断滚动轴承故障的类型和程度。

5.结论

本文研究了改进的小波阈值去噪算法在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用，并通过实验验证了其效果。实验结果表明，改进的小波阈值去噪算法能够有效去除纸机滚动轴承故障信号中的噪声，提高故障诊断的准确性和可靠性。未来的工作可以进一步优化算法参数，探索更多的信号处理方法，提高纸机滚动轴承故障诊断的效果综上所述，本研究通过应用改进的小波阈值去噪算法对纸机滚动轴承故障信号进行预处理，并将处理后的信号输入故障诊断系统进行实验验证。结果表明，改进的算法相比传统算法在去噪效果方面更为优越，能够有效去除噪声并保留信号的主要特征。因此，故障诊断系统在处理后的信号上能够更准确地判断滚动轴承故障的类型和程度。本研究的结果表明，改进的小波阈值去噪