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基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪陈涛徐小力王少红·烟机是将催化裂化再生烟气中所具有的热能和动能通过膨胀做功转变为机械能的高速旋转机械,、粉尘、结垢、高转速等条件下运行,干扰因素众多,采集到的烟机振动信号观测数据掺有大量的噪声,如何抑制振动信号中的背景噪声,,,可以方便地从混有强噪声的信号中提取原始信号,,北京;本┬畔⒖萍即笱摘要:为解决烟机振动信号受到噪声干扰这一问题,研究基于小波包阈值降噪的原理和方法,给出了小波包阈值降噪的步骤,阐述了头:范ㄣ兄档脑蚝腿磴兄档牧炕恚治隽算兄怠⑿、、、,:降噪;振动信号;小波包;软阈值;惩罚函数色,,,年耇现代测控教育部重点实验室,北京中图分类号:文献标志码:文章编号:———,—保—珺,。:瑃————..,琒甌甌—,.篸猲;粀;籶基金项目:国家自然科学基金资助项目;北京市人才强教深化计划项目作者简介:陈涛,,:甴甤畂徐小力,男,教授。博士生导师.;.,甂。收稿日期:——,
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畉·‘:铂。疶.№。№。‘〔ò浠坏幕驹基于小波包惩罚函数的软阈值降噪￡一乏:西始信号的近似最优估计、,〔ò纸馐魅缤所示,图中硎镜频,硎靖咂担┪驳男蚝攀硎痉纸獾牟闶即尺度数谛〔ǚ治鲋械推挡糠諨槐患绦解,在小波包变换中低频与高频的细节部分都要被继续分解,因此小波包变换对信号分析能力更为强大,在机械设备的振动信号分析中小波包应用得更小波包分析具有时频局部化特性,可在时间轴上准确定位信号的突变点;具有多分辨率特性,可在不同尺度上描述信号的局部特征,如边缘、尖峰、断点等,这决定了小波包分析方法在降低噪声的同时,,然后用量化后的系数重构信号以实现降噪,实现步骤如下①,并确定所需分解的层次,然后对信号进行小波包分解。②,计算最优树.③,选择恰当的阈值,并对系数进行阈值量化④,,最关键的是如何选取阈值和如何进行阈值量化,在一定程度上,ê虰参数化方法,其中——兄到翟敕椒ㄖ饕S种阈值原则:无偏似然估计原则,固定阈值原则,启发式阈值原则和极值阈值原则籅参数化阈值选择方法主要有基于呗院统头:头:ㄈ范ㄣ兄凳峭ü解惩罚函数的极小值,将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问