一种轴承振动信号降噪的差分进化优化小波阈值算法

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滚动轴承振动信号能够及时准确的提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,本文提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,本文方法在较好地保留特征信号前提下,较大程度去除了噪声,有效地提高了降噪效果。
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