Vol.24 No.4 杨文平等：基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析 ·457- 20 (a)原信号 信号波形清晰，与图2(b)的接近程度优于图3 (),能够反映出该发动机气缸燃烧的正时性.对 0 图3(b)所示时域信号进行频谱分析的结果如图 3(d)所示.由图3(d)进一步看出小波降噪方法可 -20 对受噪声污染的汽车发动机信号进行有效滤波 0 2000 4000 6000 800010000 降噪，有利于识别气缸的实际工作状态.该研究 采样点数 为类似工程问题的分析处理提供了例证和技术 (b)降噪后信号 支持 3结论 ()小波降噪能够准确对汽车发动机气缸的 10 2000 40006000 800010000 振动信号进行滤波降噪，信号无失真现象 采样点数 (2)本文的小波降噪理论适宜对具有强烈冲 击汽车发动机气缸缸盖的振动信号进行降噪处 (©)原信号频谱分析 理，能够从被强噪声污染的振动信号中提取出 出 反映系统真实特性的振动成分.这一研究为对 汽车发动机气缸进行故障诊断提供了可靠的技 术支持. 0 1000 2000 3000 4000 5000 (3)该降噪方法易于操作，在对复杂机械的 f/Hz 振动信号进行降噪分析时，可以通过调节小波 分解层数及其阀值的大小，达到满意的降噪效 (d)降噪后信号频谱分析 果 参考文献 1陈涛，屈梁生，小波分析的工程理解及其在机械诊断 0 1000 2000 3000 40005000 中的应用[).动态分析与测试技术，1996,14(3)：10 f/Hz 2 Mallat S.A Theory for Multiresolution Signal Decomposi- 图3新检修的汽车发动机气缸振动时域波形及频谱图 tion:the Wavelet Representation[J].IEEE Trans on Pattern Fig.3 Time series of vibration signals of Styer engine's cyl- Analysis and Machine Intelligence,1989,11(7):674 inder after overhaul and its frequency spectral 3徐金悟，徐科小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 [],机械工程学报，1997,33(4)：50 分析如图3（©）所示，出现了很宽的频带，根据此 4 David L,Donoho.De-noising by Soft-thesholding [J]. IEEE Trans on Information Theory,1995,51(3):613 频谱分析结果无法准确识别发动机的状态.利 5张贤达，保铮.非平稳信号分析与处理M)北京：国防 用本文的降噪方法对信号进行滤波降噪，降噪 工业出版社，1998 后信号的时域波形如图3(b),该图较图3(a)所示 De-noising Vibration Signal of Complex Mechanism Based on Wavelet Theory Yang Wenping Chen Guoding Shi Boqiang" 1)Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072 2)Civil and Enviromental Engineering School,UST Bejing.Beging 100083,China ABSTRACT The vibration signal of the STEYR diesel engines has analyzed based on wavelet theory,and a feasible means is put forward for the signal de-noising,which has been confirmed to be efficiency and accu- racy by the experimentation data.The means provides a feasible technique support for fault Diagnoses of STEYR diesel engines. KEY WORDS diesel Engines;wavelet theory;de-noisingV b l . 2 4 N o . 4 杨文 平等 :基 于 小波 理论 的复 杂机械 振动信 号 降噪分 析 . 4 5 7 . 州澡忡呻 -22 田翻赶 0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 0 采 样点 数 畔0 2 0 0 0汗4 0 0 0 6 ~ 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0…0 0 采样 点数 信号 波形 清晰 , 与 图 2 b( ) 的 接近 程度优 于 图 3 (a) , 能够反映出该发动机气缸燃烧 的正时 性 . 对 图 3伪)所 示时域信号进行频谱分析 的结果如 图 3( d) 所示 . 由图 3( d) 进一步看 出小波降噪方法可 对受噪声污染 的汽车发动 机信号进行有效滤波 降噪 , 有利于识别气缸 的实 际工作状态 . 该研究 为类似工程 问题 的分析处理提供 了例证和 技术 支持 . nUnO 一 赶田钾 川几l 」 . 毗雨 c( ) 原信号频谱分析 0 1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 4 0 0 0 5 0 0 0 f 沮 z d( ) 降噪后信号频谱分析 { I l 刁 3 结论 ( 1)小波降噪能够准确对 汽车发动机气缸 的 振 动信号进行滤波降噪 , 信号无 失真现象 . (2 )本文的小波 降噪理论适宜对具有强烈冲 击汽车发动机气缸缸 盖的振动信号进行降噪处 理 , 能够从被强 噪声污染 的 振动信号 中提取 出 反 映系统 真实特性的 振动成分 . 这一研究为对 汽车发动机气 缸进行故 障诊断提供 了 可靠 的技 术支持 . (3 ) 该降噪方法易于操作 , 在对复杂机械 的 振动信号进行 降噪分析 时 , 可 以 通过调 节小波 分解层数及其 阀值 的 大小 , 达 到满意 的降噪效 果 . 而 参 考 文 献 圃 021 钾乏国 0 1 0 0 0 2 0 0 0 f 旧z 3 0 0 0 4 0 0 0 5 0 0 0 图 3 新检 修 的汽车发 动机气 缸振 动时域 波形及 频谱 图 Fi g · 3 T im e s e r i e s o f v ib r a t i o n s i g n a ls o f s yt e r e n g i n e ’ s e y l - i n d e r a ft e r o v e r h a u l a n d i t s fer q u e n e y s P e e t r a l 分析如 图 3 c( )所示 , 出 现了很 宽的频带 , 根据此 频谱分 析结果 无法准确识别发动机 的 状态 . 利 用 本 文的 降噪方法对信号进行滤 波 降噪 , 降噪 后 信号 的时域波形如 图 3 (b) , 该图较 图 3 a( )所示 1 陈涛 , 屈梁 生 . 小波分析 的工程 理解及 其在 机械诊 断 中的应 用 [J] . 动态 分析 与测试 技术 , 19% , 14 (3) : 10 2 M a llat S . A hT e o yr fo r M u l ti r e s o l u ti o n S ign a l D e e o m P o s i - ti o n : ht e Ma/ v e l e t eR P r e s e in at i o n [ J ] . I E E E T r a n s o n P at e nr A n a ly s i s an d M a e hi n e Iin e l li g e n e e , 1 9 8 9 , 1 1( 7 ) : 6 7 4 3 徐金 悟 ,徐科 . 小波变 换在滚 动轴承故 障诊断 中的应用 [J] , 机 械工程 学报 , 19 9 7 , 3 3 (4 ) : 5 0 4 D va id L , D o n o h o . D e 电o i s i n g by s o ft 一 ht e hs o ldi n g [J] . I E E E rT an s o n In of rm at i o n T h e o ry, 19 9 5 , 5 1( 3 ) : 6 13 5 张 贤达 ,保 铮 . 非平稳 信 号分析 与处理 【M ] . 北 京 : 国防 工业 出版社 , 1 9 8 D e 一 n o i s i n g Vi b r at i o n S i g n a l o f C o m P l e x M e e h a n i s m B a s e d o n 矶a/ V e l e t T h e o yr aY ng 肠nP i n g l 夕 hC en G uo id 喇 hS i oB q ia 丫 l ) N o rt h w e s t e nr P o lyt e e hn i e al U n i v e sr iyt, X i , an 7 10 07 2 2 ) C i v il an d E n v ior m e nat l nE g in e e r in g s e h o o l , U S T B ej 呢 , B e g ign l 0 0 0 8 3 , C h in a A B S T R A C T T h e v ib rat i o n s ign a l o f ht e S T E Y R d i e s e l e n g i n e s h a s a n a l y z e d b a s e d o n w a v e l e t t h e o ry , an d a fe a s ib l e m e an s 1 5 Put fo wr ar d fo r ht e s ign a l d e 一 n o i s i n g , w h i e h h a s b e e n e o n if n 11 e d t o b e e if c i e n e y a n d a e e u - ar e y 勿 ht e e x P e ir m e nt at i o n d at a . hT e m e a n s P r o v id e s a fe a s ib l e t e c hn iqu e s uP P o rt fo r af u lt D i a gn o s e s o f S T E Y R id es el en g i n e s . K E Y W O R D S d i e s e l E n g i n e s : w va e l e t ht e o yr : d e 一 n o i s i n g