潤(rùn)滑系統(tǒng)金屬微粒檢測(cè)中信號(hào)去噪算法研究

報(bào)告人： 吳雙指導(dǎo)教師： 邱天爽教授實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示3533白噪聲去除算法4課題背景和意義31在線油液磨粒監(jiān)測(cè)器簡(jiǎn)介2儀器輸出信號(hào)成分分析軸承系統(tǒng)容易在未察覺的情況下發(fā)生磨損，導(dǎo)致重大事故發(fā)生。為了防止停機(jī)，延長(zhǎng)檢修周期，必須進(jìn)行早期故障檢測(cè)。磨?？梢员碚鳈C(jī)械的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，通過統(tǒng)計(jì)磨粒的數(shù)量、尺寸、材質(zhì)、形貌等特征信息，可以判斷磨損位置，磨損程度。磨粒信號(hào)易被淹沒，無法提取其特征值。微弱信號(hào)的去噪算法很多，但針對(duì)該信號(hào)的去噪研究較少。在線油液磨粒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝在循環(huán)油路中，可以大量取樣，而且反應(yīng)速度快、可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。課題背景與意義組成：

由驅(qū)動(dòng)模塊，感應(yīng)線圈組，模擬信號(hào)處理模塊，數(shù)字信號(hào)處理模塊組成。本文的工作是數(shù)字信號(hào)處理部分的噪聲抑制算法研究，通過抑制噪聲，提高該儀器的檢測(cè)能力。原理：

金屬磨粒通過時(shí)會(huì)在中心感應(yīng)線圈中產(chǎn)生磁場(chǎng)擾動(dòng)，擾動(dòng)的幅值被轉(zhuǎn)化為電壓輸出。

在線油液磨粒檢測(cè)儀(In-lineOildebrismonitor)簡(jiǎn)介(a)鐵磁磨粒信號(hào)(b)非鐵磁磨粒信號(hào)輸出信號(hào)組成

性質(zhì)

金屬磨粒信號(hào)鐵磁磨粒信號(hào)幅度與體積成正比相位0°頻率與油速成正比

非鐵磁磨粒信號(hào)幅度與表面積成正比相位180°頻率與油速成正比背景噪聲

白噪聲輸出信號(hào)的組成該儀器有兩路輸出信號(hào)：第一路磨粒信號(hào)相位為0或180；第二路磨粒信號(hào)相位為0.白噪聲去除算法

——基于穩(wěn)態(tài)小波的子帶自適應(yīng)濾波穩(wěn)態(tài)小波變換簡(jiǎn)介小波變換是近幾年受到重視的一種變換，在時(shí)頻平面不同位置有不同的時(shí)頻分辨率，即多分辨率分析的能力。原始信號(hào)粗節(jié)細(xì)節(jié)粗節(jié)細(xì)節(jié)…….粗節(jié)細(xì)節(jié)

第1層

第2層

第N層信號(hào)采樣頻率為fs原始信號(hào)高通濾波器h1低通濾波器g1第1層細(xì)節(jié)系數(shù)第1層粗節(jié)系數(shù)高通濾波器h2低通濾波器g2h1上采樣得到h2g1上采樣得到g2第2層細(xì)節(jié)系數(shù)第2層粗節(jié)系數(shù)穩(wěn)態(tài)小波分解實(shí)現(xiàn)框圖穩(wěn)態(tài)小波分解通過高通濾波器（小波系數(shù)）、低通濾波器（尺度系數(shù)）以及上采樣迭代得到。穩(wěn)態(tài)小波合成實(shí)現(xiàn)框圖原始信號(hào)高通濾波器h1低通濾波器g1第1層細(xì)節(jié)系數(shù)第1層粗節(jié)系數(shù)高通濾波器h2低通濾波器g2h2下采樣得到h1g2下采樣得到g1第2層細(xì)節(jié)系數(shù)第2層粗節(jié)系數(shù)穩(wěn)態(tài)小波合成通過高通濾波器（小波系數(shù)）、低通濾波器（尺度系數(shù)）以及下采樣迭代得到。算法總體流程圖觀測(cè)信號(hào)進(jìn)行7層穩(wěn)態(tài)小波分解使用迭代噪聲方差估計(jì)算法處理每層小波系數(shù)根據(jù)各層估計(jì)的噪聲方差計(jì)算各層小波閾值利用閾值處理函數(shù)處理各層小波系數(shù)預(yù)處理小波反變換兩路信號(hào)相加得到的結(jié)果中僅含有鐵磁磨粒信號(hào)。兩路信號(hào)相減得到的結(jié)果中僅包含非鐵磁磨粒信號(hào)。由于背景噪聲是高斯白噪聲，所以噪聲通過與處理后得到抑制。預(yù)處理設(shè)第j層小波分解系數(shù)噪聲方差初值為0。設(shè)窗口長(zhǎng)度為M，N為小波分解系數(shù)的個(gè)數(shù)。計(jì)算窗口內(nèi)的小波系數(shù)方差，滑動(dòng)窗口，使滑動(dòng)后的窗口與滑動(dòng)前重疊M/2，計(jì)算窗口內(nèi)的小波系數(shù)方差，重復(fù)上述不住……，得到floor(2N/M-1)個(gè)方差;（包含磨粒信號(hào)的窗口的方差大于僅包含噪聲的窗口的方差）。選取最小的方差為本層噪聲方差的估計(jì)。使用通用閾值計(jì)算閾值。保留小于閾值的小波系數(shù)，得到新的小波系數(shù)序列。新的小波系數(shù)序列的方差為本次估計(jì)的噪聲方差。連續(xù)兩次方差估計(jì)之比在0.99和1.01之間

yesno迭代噪聲方差估計(jì)流程圖

閾值處理函數(shù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明本實(shí)驗(yàn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)由temp.mat文檔給出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果信號(hào)名稱信號(hào)意義Fs采樣頻率為8000Hzsignal第一路信號(hào)中的磨粒信號(hào)signal1第二路信號(hào)中的磨粒信號(hào)gnoise第一路信號(hào)中的高斯白噪聲gnoise1第二路信號(hào)中的高斯白噪聲signal_mix第一路信號(hào)signal_mix1第二路信號(hào)參考文獻(xiàn)：ISoltaniBozchalooiandMingLiangIn-lineidentificationofoil