[發明專利]一種基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法

在審

• 申請號: 202310433981.8
• 申請日: 2023-04-21
• 公開（公告）號: CN116415118A
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 陳曉兵;郭舒心;秦文雨;單勁松;王蓉蓉;張闖闖;陸恒;仇鈺挺;劉小貝
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G06F18/10
• 分類號: G06F18/10;G06F18/2131
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 吳晶晶

本發明公開了一種基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法，通過獲取期望的目標信號A和含噪信號B；對含噪信號B進行小波閾值去噪預處理；分別將作為期望信號的目標信號A和小波閾值去噪處理后的信號C進行離散小波變換，分別提取兩段信號的近似分量和細節分量；利用A和C信號的細節分量構建維納霍夫方程，對小波閾值去噪信號C的細節分量進行維納濾波處理；利用小波反變換函數對上述信號處理結果進行反變換，得到去噪后的信號D；通過將含噪信號B與去噪后的信號D進行求差，可以得到期望的去噪信號E。本發明能保持信號的線性相位效果，同時性能優于單獨使用的維納濾波算法和小波閾值去噪算法，適用于振動信號領域。

技術領域

本發明屬于信號處理領域，具體涉及一種基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法。

背景技術

在化工大型機械工作的過程中，軸承的存在必不可少，尤其在減速器設備中。軸承工作環境是封閉的、高腐蝕性的和高溫性的，導致工人無法在減速機工作狀態下對其軸承進行很好的監測，因此在故障檢查領域，通常需要對實際測量的振動信號采用數字信號處理的方法進行分析，用以參數檢查和質量評估。而振動信號在采集和傳輸的過程中都不可避免地混入噪聲的干擾，例如熱振動引起的白噪聲。但對信號的濾波處理既需要進行較好的去噪，同時也要保證振動信號的均衡相位，以便根據特性進行狀態檢測和故障診斷。

在實際工作環境中，獲取的滾動軸承故障特征信號多為非平穩序列信號，無法避免含有較大程度的噪聲，掩蓋原有故障特征信號。為準確獲取滾動軸承故障特征信號，降低噪聲、提高信噪比，需對其進行數據降噪預處理。同時，選取的數據降噪方法也應該與后續特征提取和特征識別相結合，綜合考慮才更加有效。常見的數據預處理方法有：小波閾值降噪、經驗模態分解(Empirical?Mode?Decomposition，EMD}、奇異值分解(Singular?ValueDecomposition，SVD)、濾波去噪等。通過專家診斷則需要耗費大量人工成本，而傳統的無限沖擊響應濾波和有限沖擊響應濾波在線性相位和濾波效果之間難以達到均衡，經典的維納濾波對非平穩振動信號的處理不能達到預期效果。

因此針對信號濾波的敏感相位和濾波效果問題，提出的基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法，將維納濾波運用于小波域進行濾波處理，在盡可能實現少量數據丟失的同時滿足濾波要求和線性相位。

發明內容

發明目的：針對背景技術中指出的問題，本發明公開一種基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法，將振動信號從時域轉化到小波域，使其降低了自身的非平穩特性；利用維納濾波的線性相位特性，保持了信號原有的初始相位；通過軟閾值函數和根據最小均方誤差提出的一種針對平穩過程的最優估計器對采集的數據集進行去噪，滿足濾波要求和線性相位。

技術方案：本發明公開一種基于小波閾值變換和維納濾波的信號去噪方法，具體包括如下步驟：

步驟1：獲取某數據集中正常信號數據集A和含噪信號B，并將正常信號數據集A作為期望信號的原始信號；

步驟2：對含噪信號B選擇合適小波和小波分解層數，將含噪信號B進行小波分解，得到低頻和高頻兩個部分的信號；

步驟3：對分解得到的不同頻段信號進行閾值處理，利用閾值處理過的信號進行信號重構，得到小波閾值去噪信號C；

步驟4：分別將作為期望信號的原始信號A和小波閾值去噪信號C利用Haar小波作為小波基，進行離散小波變換后，分別提取出離散小波變換后的原始信號A和小波閾值去噪信號C的低頻信號和高頻信號作為其對應的近似分量和細節分量，信號從時域轉化為小波域；

步驟5：將離散小波變換后的原始信號A和小波閾值去噪信號C的細節分量分別作為期望信號s_cd和噪信號w_cd，構造觀測信號x_cd，同時獲得觀測信號的自相關函數以及期望信號與觀測信號的互相關函數，構建出維納霍夫方程，獲得濾波系數，對小波閾值去噪信號C的細節分量進行濾波處理；