基于全矢小波分析的滚动轴承信号降噪处理

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Rolling Bearing Signal De-noising Processing Based on Full VectorW avelet AnalysisLi Hao ，Dong Xin-rain ，Wang Ai-jun ，Dai Rui-peng ，Yu Da-yong(1.Research Institute of Vibration Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China；2.Natural Gas ProcessingPlant of Zhongyuan Oilfield Sinopec，Puyang 457001，China)Abstract：Based on the principle of wavelet de-noising and ful vector spectrum technology，the method is put forwardf0r de-noising vibration signal using full vector wavelet analysis.The wavelet decomposition reconstruction is used forvibration signals of double channels，and then the reconstructed signals are fused by using ful vector spectrum technol-ogy，which extract the more complete characterization information of the signals，at the same time the accuracy of faultdiagnosis is improved。

Key words：roling bearing；vibration signal；wavelet de-noising；full vector spectrum；ful vector wavelet analysis在某些工况下，轴承的故障信号中含有大量的随机噪声，影响了故障信号特征信息的提龋如何去除含噪信号中的噪声干扰，提取出信号真实的故障信息，是轴承故障诊断需解决的关键问题。

传统方法-般使用单通道信号进行小波降噪，提取信号特征信息，容易造成误判；结合全矢谱技术，对双通道信号进行小波降噪并进行信息融合，能更准确地提取信号特征信息。

1 全矢小波降噪原理1.1 小波降噪原理及步骤设含有噪声的非平稳-维信号为收稿日期：2012-07-20；修回日期 ：2012-10-12作者简介：李浩(1988-)，男，汉族，硕士研究生，主要研究方向为设备故障机理及智能诊断。

.s( )/i)e(i)，式中：S( )为含噪信号；，( )为真实信号；e(i)为噪声信号，噪声性质未知。小波降噪的目的是将 i)的特征信息从 S(i)中最大程度地提取出来。对信号进行小波降噪处理的过程为：首先将含噪信号进行小波分解，各分解系数具有相同频率比例；由于噪声部分通常出现在信号的高频系数中，因此采用阈值形式对小波分解的高频系数进行量化处理；最后重构信号即可达到降噪的目的。这种降噪方法基本上去除了信号中的噪声，较好地保留了原始信号的特征信息 J。

1.2 全矢谱技术旋转机械在进行检测时，通常使用同-截面上互相垂直的2个传感器采集设备的振动信号。由于转子的涡动特性，任-探头检测到的信息均不能反映设备的实际运行状况。在很多情况下，两通道信息差异很大，直接影响诊断结果，极易造成误判。

李浩，等：基于全矢小波分析的滚动轴承信号降噪处理采用全矢谱技术可以对双通道信息进行信息融合，从而减少误判，提高故障诊断的准确率 。

假定 和 Y 分别是 ，Y方向上的离散序列，采用数据的数据级融合方法，令 jY (i1，2，，N/2-1)，其中j为虚数，得到-个离散的融合复序列，对其进行 Fourier变化，因此可得出ZRk 吐 -yZlk Xsky，( ：0，1，2，N/2-1)，ZR(v- ) c YsZ删- ) Y -Xs(1)式中：z黜，z，分别为 的实部序列和虚部序列；础， Y扪)， 分别为 和Y 的实部序列和虚部序列。

l - Il/k ， (2)tan q -ZI( N- k)式中： ， 分别为正、反进动圆的半径；分别为正、反进动圆的初相位。

则转子的涡动椭圆轨迹参数与2个正圆参数关系为R拙 X XRs ， (3)2Ork 式中：R 为全矢谱的主振矢(椭圆长半轴)；R。

为副振矢(椭圆短半轴)； 为振矢角(椭圆长轴和 轴正方向的夹角)； 为矢相位(轴心轨迹初始相位)。这些参数综合反映了垂直安装传感器条件下转子的运动状态。由此可知全矢谱所需要的各谐波的特征信息，使技术人员能更容易判断出故障信息。

1.3 全矢小波降噪技术全矢小波分析技术是小波分析技术与全矢谱技术的结合，其主要根据噪声信号的特点，选择小波函数与分解层数，将两通道的噪声信号进行小波分解，并选择阈值对小波分解的高频系数进行量化处理，最后经单支重构得到重构信号～多通道的对应重构信号采用全矢谱理论进行融合，得到各个频率下的主振矢、副振矢、振矢角及矢相位等参数，从而判断故障信息。这种方法不仅保证了信号中特征信息的完整性，还提高了故障诊断的准确率。

2 试验研 究采用某电气工程实验室的试验数据 j，轴承型号为SKF6205-2RSJEM，采样频率为4 800 Hz，采样长度为 1 024。转子转速为 1 508 r/min，工作频率为25 Hz。采集到的轴承信号时域图如图 1所示，从图中可以看出，水平方向和垂直方向的信号均含有噪声，而且信号的波形十分复杂，因此，从信号的时域图中很难提取出信号的特征信息，无法对轴承做出准确的故障分析和判断。

0.10.2g0 20o 400 600 800 1 00o l 2(0采样点数(a)水平方向信 知采样 点数(b)垂直方向信号y图1 轴承的信号时域图采用-维小波，并根据小波默认阈值的选取规则对图1中的信号进行降噪，结果如图2所示。

由图2可看出，经过小波降噪后，水平方向和垂直方向的信号均较完整地保存了原始信号的特征信息。水平方向的信号波形具有明显的周期性，但上下不对称；垂直方向的信号上下也不对称且波形杂乱无章。由此可知，经小波降噪后，可以初步地提取到轴承信号的特征信息，但仍不能准确分析出该轴承的工作状况。因此，对降噪后的· 52· 《轴承12013.No.3信号进行 Fourier变换，得到其频域图如图3所示。

由图3a可以看出， 通道在频率为50 Hz左右振动幅值最高，轴承振动最剧烈；从图3b可以看出，Y通道在频率为25 Hz左右振动幅值最高，轴承振动最剧烈。幅值图说明2组信号的振动幅值存在-定的差异，如果仅以某-方向的信号为基带行诊断，并以此决定设备工作状态，会造成- 定程度的误判。因此，采用全矢谱技术将小波降噪后2个通道的信号进行信息融合，结果如图4所示。

莹莹罂采样点数"(a)水平方向信号0.03莹0.02墨o.0l00.03置0.02鎏0.0lO采样点数(b)垂直方向信号y图2 经过小波降噪后的时域图300 400 500 600频率/Hz100 20o 300 400 500 600频率/Hz(b)斓i道图3 降噪后信号的频域图图4展示了轴承振动的频谱结构和强度，其中，工作频率(25 Hz)处的振动幅值最大，轴承的振动最剧烈；2～4倍频(工作频率的倍数)处的幅值比较接近，但明显小于1倍频处的振动幅值；更高的倍频处仅有较小的振动。这说明全矢小波降噪更好地提取出了信号的特征信息，可更准确地对轴承信号进行分析和故障判断。

5o l00 l5o 20o 250频率/Hz图4 经全矢小波降噪后的全矢幅值图3 结束语由于采集时截面的方向不同，所采集到的信号包含的信息也不同，但是各信息间又有不可分割的联系。传统方法使用单通道进行信号的特征提取，会造成-定程度的误判，结合全矢谱技术，对小波降噪后双通道的信号进行全信息融合，能更全面和准确地提取出信号的特征信息，从而有效地反映出轴承的工作状态，提高轴承故障诊断的精度。