形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用

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1、万方数据2010年4月农业机械学报第41卷第4期DOI：10．3969／j．issn．1000-1298．2010．04．044形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用沈路1周晓军1刘莉2杨富春1(1．浙江大学流体传动及控制国家重点实验室，杭州310027；2．内蒙古一机集团大地工程机械有限公司，包头014032)【摘要】针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题，采用形态小汝降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解，然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理，最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿

2、真与实例证明，该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算，运算简单且执行高效，适合于齿轮故障的在线监测与诊断。关键词：故障诊断齿轮特征提取形态小波软阈值降噪中图分类号：THl65+．3文献标识码：A文章编号：1000．1298(2010)04-0217-05ApplicationofMorphologicalWaveletDe-noisinginExtractingGearFaultFeatureShenLulZhouXiaojunlLiuLi2YangFuchunl(1．TheStateKeyLabofFluidPowerTransmissio

3、nandControl，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China2．DADIEngineeringMachineryCo．，Ltd．，InnerMongoliaFirstMachineryGroupCorporation，Baotou014032，China)AbstractFaultfeatureisalwayshiddenbystrongnoisebackgroundingearfaultsignal．Basedonmorphologicalwaveletde—noising，anovelmethodwasproposedtoextractgearf

4、aultfeature．Morphologicalwaveletde—noisinghasagoodperformanceinextractingmorphologicalfeatureinsignal．Firstly，thesignalWaSdecomposedbymorphologicalwavelet．Secondly，detailcoefficientineachlevelwasprocessedusingsoftthresholdde—noising．Finally，faultfeaturewasextractedbyreconstructingoriginalsignal．Sim

5、ulationandexperimentresulmshowedthatthismethodiseffectiveingearfeatureextraction．Morphologicalwaveletde·noisingalgorithmincludesaddition，subtraction，maximumandminimumoperations，anddoesnotinvolvemultiplicationanddivision．Itissuitableforon—linemonitorandgearfaultdiagnosis．KeywordsFaultdiagnosis，Gear，

6、Featureextraction，Morphologicalwavelet，Softthresholdde．noising引言故障特征提取是齿轮故障诊断的关键，能否有效地提取故障特征直接关系到能否准确地诊断齿轮故障。目前，常用的齿轮故障特征提取方法主要有包络特征提取和小波分析方法‘卜21。但包络特征提取方法需要依靠经验选择窄带滤波参数，这将在主观上给分析结果带来很大影响。小波分解则由于基函数的长度有限，在对信号进行分析时会产生能量泄漏。而且小波分解仍然是基于频率的线性分解，收稿日期：2009-03一ll修回日期：2009—03—31·国家自然科学基金资助项目(50675194)作者简介：沈

7、路，博士生，主要从事机械系统测试、信号分析研究，E．mail：shenlu00192@126．COrn通讯作者：杨富春，博士后。主要从事机械系统测试、车辆检测研究，E-mail：flc26@163．corn万方数据218农业机械学报对于具有非线性、非平稳特征的齿轮故障信号则很难取得理想的效果。数学形态学是一种非线性信号处理工具，其方法是设计一个被称作结构元素的“探针”来收集信号的信息，通过该探针在信号中移动，