（信号与信息处理专业论文）基于小波变换的机械振动信号消噪研究及其dsp实现.pdf

j1i111_-11 i - t - 一 n a n ji n gu n i v e r s i t yo f a e r o n a u t i c sa n da s t r o n a u t i c s t h eg r a d u a t es c h o o l c o l l e g eo f i n f o m a t i o ns c i e n c ea n dt e c h n o l o g y r e s e a r c ho fm e c h a n i c a lv i b r a t i o ns i g n a l d e n o s i n gb a s e d o nw a v e l e tt r a n s f o r ma n d d s p i m p l e m e n t a t i o n a t h e s i si n s i g n a l & i n f o 姗a t i o np r o c e s s i n g b y l i a ok e a d v i s e db y y em i n gz h o u j i 觚j i a n g s u b m i t t e di np a n i a lf u l f i l l m e i l t o ft 1 1 er e q u i r e m e n t s f o r t h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e 耐n g j a n u a 姒2 0 1 0 。 - j 、 ， 本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所 涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标 明。 本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允许 论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名：彦盟 日期：型皇：旦i ：! i ， 卜 南京航空航天人学硕十学何论文 摘要 对振动信号的分析和处理是实现机械设备故障诊断的主要手段，然而在实际信号采集过程 中，受数据采集环境和数据采集仪器自身冈素的影响，采集到的振动信号中不可避免的存在噪 声。这些噪声会对下一步信号的分析和处理产生不利影响，冈此，对机械振动信号进行采集和 消噪具有重要的现实意义。本文以小波变换为t 具，对旋转机械振动信号进行了分析和研究。 在此基础上，以提升小波去噪算法为振动信号去噪的核心算法，在基于d s p 的平台上，实现了 对振动信号的采集与处理。 本文首先对机械设备故障类型和振动信号特征进行了分析，概述了小波变换的基本理论， 并利用多分辨率分析法对具有代表性的机械碰摩信号进行了实验研究，结果表明通过小波分析 可以精确判定故障发生的位置和时间。其次，重点讨论了提升小波去噪算法，与第一代小波变 换相比，提升小波变换具有原位计算、整形运算、运算量小等突出优点，特别适合于实时处理 系统。小波去噪效果受到小波基、阈值策略以及分解层数等多个参数的影响，为取得最优参数 组合j 对上述各个参数进行大量仿真比较，总结出参数选取时的一些规律，并针对碰摩故障信 号的消噪处理，得到最佳的小波参数组合。最后介绍了振动信号采集与处理硬件平台的构建和 消噪算法的实现过程，该平台以t i 公司的数字信号处理器t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9 为核心，包括数据 采集、数据处理、数据传输、人机界面四大模块，可以快速实现提升小波去噪算法。系统调试 和现场实验表明，该系统能稳定、可靠的工作，实现了预定的目标，具有较好的工程应用价值。 关键词：振动信号，提升小波理论，信号消噪，d s p ，信号处理平台 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 a b s t r a c t a n a l y s i sa n dp r o c e s s i i l go f 啊b r a t i o ns i g n a l sa r e 也em a i nm e t l l o d st 0r e a l i z em e c h a i l i c a lf a u l t d i a g n o s i s h o w e v e r ，i i la c t i 】a lg a t h e r i n gp r o c 骼s ，b e c a u s eo ft 1 1 ed a t aa c q u i s i t i o ne i l 访r o n m e n ta n d i i l s 仇曲e n t ，m e 、，i b r a t i o ns i 髓a li si l l t e 打e db yn o i s ei n 州t a b l y ，i n n u e n c i n gs i 印a la i l a l y s i sa n d p r o c 伪s i n gi nt l l ef o l l o w i i l gs t a g e t h e r e f o r e ，t h ea c q u i s i t i o na i l dp r o c e s s i i l go f 啊b r a t i o ns i g n a l sh a v e p m c t i c a ls i 盟i f i c 锄c e i i lt b i st l l e s i s ，、，i b r a t i o ns i 舯a l so fr o t a l m gm a c h i i l e r ya r es t u d i e d 研m 撕l y u s i n gw a v e l e tn 彻s f 砷m o n l i sb 勰i s ，ad e n o i s i i l ga l g o r i 1 | nb 够e do nl i r i i l gw a v e l e t 廿a 【i l s f 0 mi s p r e s e n t e d ，锄dap l a t f 0 册o fv i b r a t i o ns i 印a la c q u i s i t i o n 锄dp m c 嚣s i i l gb a s e do nd i g i t a ls i g l l a l p r o c 懿ri sd e v e l o p e d f i r s t l y ，m e c h a n i c a le q u i p m tf a u l tt y p l e s 锄d 访b r a t i o ns i 印a l sc h a r a c t 耐s t i c sa r e 觚a l y z e d ，趾d t h eb 勰i ct l l e 0 巧o fw a v e l e t 也m s f 0 肌i si n n o d u c e d a c c o r d i n gt o m l l l t i r e s o l u t i o n 龃a l y s i s ， e x p 幽e i l t s0 ni l e p r 鼯饥t a t i v en l b 血n p a c ts 咖a la r e 耐b 册e d t h er i 鼯u l t ss h o wm a tp o s i t i o n 锄d 矗m eo fn l ef a u l tc a nb ep i i 啪i n t e du s i n gw a v e l e tn 孤s f o 珊 t h e nt l l e1 i r i n gw a v e l e ts c h e m ei sp r e s e n t e d ，c o m p m d 谢t ht h e 仃a d i t i o n a lw a v e l e t ，t l l el i r i n g s c h 锄eh 勰m 锄ya d v 锄t a g 懿m c h 勰f 弧tc a l c l l l a t i o n 锄di 1 1 - p i a c eo p e ：r a t i o n m 出n gi t 蛐i t a b l ef o r 渤lt i m es y s t e r na p p l i c 砒i o n i i lo r d e rt 0 矗n do u tt l l eb 鹤tp a r 锄e 魄c o m b i n a t i o nf d rw a v e l e t d e n o i s i n g ，al a r g e 锄。硼to fs i n l u l a t i o ni sc a r r i e do u t ，m em l 伪o fc h o o s i n gp a 【r a m e t e 璐a r e 跚m m a r i z e db yc o m p a 血gt h es i l i l u l a t i o nr e s u l t s ，觚dt l l e 、张v e l e tp 猢e t e 稻f o rr i l _ b i m p a c ts i g n a l d e n o i s i n ga r ed d 蹦n i i l e d a t1 弱t ，n l ee s t a b l l i s ho f h 觚1 w a r ep l a t f i o m 她di n l p l e i l l to f d e n o i s i i l ga l g 嘶t h ma r ei n 仃o d u c e d 1 1 1 ep l a t f o 肋，w i t hac o r eo ft m s 3 2 0 v c 5 5 0 9 丘d mt ic o m p a n mr e a l i z e s 缸td e - n o i s i l l ga l g o r i t l l i n b 砌伽l i r i n gw a v e l e ts c h 锄e ，w h i c hc o n s i s t so ff o l l rm o d u l 懿，t h a ta r cd a t ag a t l l e r i n g ，d a t a p i o c 嚣s i l l g ，d a t a 咖鲫【l i s s i o na n dm a n m a c h i i l ei n t e r f a c c b ys y s t 锄d d ) u g g i n g 锄df i e l dt 懿t “i s s h o w nt l l a tm es y s t e m 眦w e l l 锄dn l er e s u l t sa r es a l i s f m n g 1 ( e yw o r d s ：诚，r a t i o ns i 印a l ，l i r i n g 、a v e l e ts c h 鲫e ，s i 弘a ld e n o i s i i l g ，d s p ，s i 弘a 1p r o c e s s i n g p l a t f b 眦 一 r f 南京航空航大大学硕十学位论文 目录 第一章绪论1 1 1 研究背景及意义1 1 2 国内外研究现状2 1 3 课题来源及本文主要研究内容4 第二章旋转机械振动信号分析6 2 1 转子振动的基本概念6 2 2 几种转子故障及其信号特征7 2 3 转子碰摩信号分析9 2 4 转子碰摩特征实验系统1 0 2 4 1 局部碰摩时转子的振动波形及其故障特征1 l 2 4 2 全周碰摩时转子的振动波形及其故障特征1 2 2 5 本章小结1 3 第三章小波理论及在振动信号分析中的应用1 4 3 1 傅立叶变换与加窗傅立叶变换1 4 3 2 连续小波变换。1 5 3 3 离散小波变换1 6 3 4 多分辨率分析理论：1 7 3 4 1 多分辨分析的基本原理1 7 3 4 2 碰摩故障信号的多分辨率分析方法1 8 3 4 3m a l l a t 算法2 0 3 5 小波提升算法2 l 3 5 1 提升过程2 l 3 5 2 整型提升小波变换2 3 3 5 3 提升小波变换和m a l l a t 算法的比较2 3 3 6 本章小结2 4 第四章振动信号的小波消噪方法一2 5 4 1 信号和噪声在小波分解中的传播特性2 5 4 2 基于提升算法的小波消噪2 6 4 2 1 小波消噪基本原理2 6 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 4 2 2 小波阂值消噪算法2 6 4 3 仿真实验及分析2 8 4 3 1 不同小波基消噪结果比较2 8 4 3 2 不同闽值函数消噪效果比较3 l 4 3 3 不同分解深度消噪效果比较3 3 4 4 基丁提升算法的l eg a l l5 3 小波玄噪3 5 4 5 本章小结3 6 第五章振动信号降噪系统平台硬件电路设计3 7 5 1 系统硬件设计总体方案3 7 5 2 数据采集模块3 7 5 2 1 电涡流传感器和信号调理电路设计3 8 5 2 2a d 模块3 8 5 3d s p 最小系统设计3 9 5 3 1 电源模块设计3 9 5 3 2 复位电路设计4 0 5 3 3j t a g 接口电路4 l 5 3 4t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9 4 l 5 3 5d s p 最小系统模块调试。4 2 5 4 存储模块4 3 5 4 1 外部程序存储器扩展4 4 5 4 2 外部数据存储器扩展4 5 5 5 人机交互模块4 6 5 5 1 键盘电路4 6 5 5 2 液晶电路二4 7 5 6 数据传输模块4 8 5 6 1u s b 接口电路4 8 5 6 2 串口模块。4 8 5 7p c b 抗干扰设计。4 9 5 8 本章小结5 0 第六章振动信号降噪系统软件设计5 l 6 1d s p 软件开发环境及流程5l 6 2 软件设计总体架构5 2 南京航空航天大学硕十学位论文 6 2 1c s l 函数库简介5 2 6 3 数据采集模块5 3 6 4 人机交互模块5 5 6 5 数据传输模块5 6 6 5 1 设备端程序编写5 6 6 5 2p c 端程序开发5 9 6 6 数据处理模块6 0 6 7 实验结果及分析“ 6 8 本章小结6 6 第七章总结与展望6 7 参考文献。6 9 致谢7 l 在学期间的研究成果及发表的学术论文7 2 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 图清单 图2 1 电涡流传感器输出信号7 图2 2 径向摩擦受力图一l o 图2 3实验装置构成示意图1 1 图2 4转子局部碰摩信号1 1 图2 5 转子局部碰摩的振动信号幅频特性1 2 图2 6转子全周碰摩信号1 2 图2 7 全周碰摩时转子的振动信号幅频特性1 3 图3 1 时域信号分解图一1 4 图3 2小波变换的基本分析单元1 6 图3 3碰摩故障信号多分辨分解图。1 9 图3 4小波分解与重构原理图2 0 图3 5提升小波变换与反变换框图2 2 图3 6l e l c c 哪信号提升变换结果图2 2 图4 1 小波消噪过程。2 6 图4 2 两种阈值函数图2 7 图4 3 叠加高斯白噪声的全周碰摩振动信号2 9 图4 4全周碰摩振动信号消噪结果3 0 图4 5 叠加高斯白噪声的局部碰摩振动信号一3 0 图4 6局部碰摩振动信号消噪结果3 1 图4 7 h e a _ 、r ys i n e 信号消噪结果3 3 图4 8 s y m 6 小波基下不同分解层数消噪效果比较3 4 图4 95 3 小波基下不同分解层数消噪效果比较3 5 图4 1 05 3 小波基下消噪效果比较3 6 图5 1 硬件原理框图一3 7 图5 2系统硬件设计框图3 7 图5 3信号调理电路- 3 8 图5 45 5 0 9 内部a d c 结构框图3 9 图5 5电源模块框图4 0 图5 6 复位电路4 0 “ ， 南京航空航天人学硕士学位论文 图5 7 图5 8 图5 9 图5 1 0 图5 1 l 图5 1 2 图5 1 3 图5 1 4 图5 1 5 图5 1 6 图6 1 图6 2 图6 3 图6 4 图6 5 图6 6 图6 7 图6 8 图6 9 图6 1 0 图6 1 1 图6 1 2 图6 1 3 j 1 a g 接口电路4 1 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9 处理器内部架构图4 2 j t a g 仿真器与电路板连接图4 3 t m s 3 2 0 v c 5 5 0 9 存储资源空间分配4 4 s s t 3 9 、伍l6 0 1 接口电路4 5 m t 4 8 l c ml6 a 2 接口电路一4 6 键盘接口电路4 7 液晶模块接口电路。4 7 u s b 模块接口电路4 8 串口模块接口电路4 9 d s p 系统开发流程一5 l 软件设计结构框图一5 2 a d 转换过程示意图5 4 键盘模块流程图5 5 液晶模块初始化流程图一5 6 u s b 固件协议栈设计流程5 7 上位机应用程序界面一6 0 数据处理模块流程图6 l 小波系数位置示意图6 2 带噪碰摩信号6 4 d s p 消噪后信号6 4 上位机接收数据界面6 5 小波降噪系统实际应用效果图6 5 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 表清单 表2 1转子质量偏心的振动信号特性7 表2 2 转子部件缺损的振动信号特性8 表2 3 转子永久性弯曲的信号特征8 表2 4转子临时性弯曲的信号特征8 表2 5转子不对中的振动信号特性9 表2 6转子与静止件径向摩擦的振动特征。1 0 表3 1提升算法和m a l l a t 算法执行时间比较2 3 表3 2提升算法和m a l l a t 算法优缺点对比。2 4 表4 1不同小波基全周碰摩信号消噪效果比较。2 9 表4 2不同小波基局部碰摩信号消噪效果比较。3 0 表4 3软硬阂值消噪效果比较3 l 表4 4不同闽值策略消噪效果比较3 2 表4 5 不同阈值策略下h e a v ys i n e 信号消噪效果比较3 3 1 j 南京航空航天大学硕十学位论文 s n r u s b p c b d s p d 队 c c s c s l j t a g e m i f p l l 注释表 s i g n a l t on o i s er a t i o u n i v e r s a ls e r i a lb u s p 血t e dc i r c u i tb o a r d d i g i t a ls i 趴a lp r o c e s s o r d i r e c tm 锄。盯a c c 懿s c o d ec 0 m p o s e rs t u d i o c h i p s 叩p 0 i nl i 呐 j o i n tt e s t a “o ng r 0 1 叩 e x t 锄a 1m e m o 巧i n t e m “c e p h a s e - l o c k e dl 0 0 p 信噪比 通用串行总线 印刷电路板 数字信号处理器 直接存储器访问 t id s p 集成开发环境 芯片支持库 联合测试行动组织制定的标准 外部存储器接口 锁相环 ， 南京航空航天大学硕+ 学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景及意义 旋转类机械是机械设备中的重要组成部分，也是国民经济各个部门中应用最普遍、最广泛 的机械设备，如大型石化、化工、电力、冶金等行业的发电机、鼓风机、透平机、压缩机、离 心机和泵等都是典型的旋转机械。它们以转子及其同转部件作为工作的主体，在整个工艺系统 中往往发挥着关键性的作用，占据重要地位，是企业的核心设备，被称为整个生产系统的心脏， 一旦发生事故，往往造成巨大损失。如1 9 7 4 年美国g a l l a t i i l 电厂二号机组发生中压转子飞裂事 故，1 9 7 9 年美国三里岛核电站反应堆芯严重损坏、放射性物质泄漏，1 9 8 5 年我国大同第二电厂 2 号机组超速断轴和1 9 8 8 年我国陕两秦岭电厂的2 0 0 m w 汽轮发电机组的5 号机组主轴断裂， 都造成了巨大的经济损失，甚至人员伤亡【l 】。这些灾难性事故的不断发生使得人们认识到对大 型旋转机械实施监测与故障诊断的必要性和迫切性。 旋转机械故障诊断技术包括信号的采集和预处理、特征提取、状态识别和诊断决策四个步 骤，其中信号的采集与预处理的结果直接影响后面步骤的实施。 故障信号检测的手段主要包括以下几类【2 】： 振动检测诊断法：以机器振动作为信息源，在机器运行过程中，通过振动参数的变化特征 判别机器的运行状态。 噪声检测诊断法：以机器运行中的噪声作为信息源，在机器运行过程中，通过噪声参数的 变化特征判别其运行状态。此法的本质与振动检测诊断法是一致的，因为噪声主要是由振动产 生的。此法虽简单，但易受环境噪声影响，不如振动检测诊断准确。 声发射检测诊断法：金属零件在磨损、变形、破裂过程中产生弹性波，以此为信息源，在 机器运行过程中，分析弹性波的频率变化特征判别机器的运行状态。 金相分析诊断法：某些运动的零件，通过对其表面层金属显微组织、残余应力裂纹及物理 性质进行检查，研究变化特征，判别机器设备存在的故障及形成原因。 机械振动信号蕴含信息丰富，且物理意义清晰，量值变化范围大，便于识别和决策，这使 得振动诊断法成为最常用、最有效的旋转机械故障诊断方法。对旋转机械振动信号的分析和处 理是实现故障诊断的主要手段。 然而，在实际工厂环境中，针对某台待诊断设备的传感观测中，除了机器自身运行信号外， 不可避免地混杂有供电装置、信号采集系统等引入的噪声，如电磁噪声、数字采样误差引起的 量化噪声等【3 j 。因此，在特征提取前，往往需要对数据进行某些预处理，其中的主要部分就是 对信号的消噪处理。 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 传统的消噪方法有硬件滤波和软件滤波，硬什滤波是指没计滤波器电路，以滤除信号中的 噪声频率部分，软件滤波是在程序中设计数字滤波器。无论是硬件滤波还是软件滤波，都是假 设信号和噪声的频谱相且分离。然而旋转机械振动的各种早期故障表现在振动信号中很人一部 分是非稳态的或突变的弱信号，无论是采用硬件滤波还是采刖基于傅立叶原理的软件滤波的方 法，其结果必然是在降低噪声的同时也展宽了波形，平滑甚至可能抹去信号中包含故障特征的 的弱突变信息。 现在振动信号消噪应用最多的方法是小波闽值消噪，是一种利用小波分解的消噪方法。小 波阈值消噪法是通过浮动阈值将人部分噪声及接近噪声强度的小波系数视为零而舍去，其效果 类似于将信号原有的能量压缩或集中到少数几个大振幅的小波系数上。 d s p 是数字信号处理器的总称，d s p 冈其独特的硬件结构，具有非常强的运算能力，非常 适合于大量数字信号处理的场合。在旋转机械振动信号处理领域，基于嵌入式处理器的便携式 仪器凭借其轻巧方便，灵活性高，而具有一定的市场。由于现场数据量大，要求实时性高，d s p 成为设计振动信号处理系统，实现消噪算法的首选。 随着社会科学技术的进步和发展，设备的性能越来越好，功能越来越多，结构越来越复杂， 自动化程度也越来越高。同时人们对设备安全、稳定、长周期、满负荷运行的要求也越来越迫 切。要实现上述要求，就必须采用现代化手段，及时掌握设备的运行状态，才能预防故障、杜 绝事故、延长设备运行周期、缩短维修时间，最大限度地发挥设备的生产潜力，提高经济效益 和社会效益。归纳起来，其作用和意义主要有以下五点： 1 及时掌握设备运行状态异常或故障的早期征兆，以便采取相应的措施，将故障消灭在萌 芽状态，避免或减少重大事故的发生。 2 一旦发生故障，能自动记录下故障过程的完整数据和信息，以便事后进行故障原因分析， 缩短维修时间和费用，提高设备利用率，避免再次发生同类事故。 3 通过对设备状态异常的原冈和性质进行分析，采取适当措施，对设备状态实行在线调理， 延长设备运行周期，为生产和维修决策提供科学依据。 4 通过监测得到大量机器状态数据，可以更充分地了解机器的性能，为改进设备设计、制 造水平及产品质量提供有力的依据。 5 随时掌握设备运行状态的变化情况、各部分性能的劣化程度和机械性能的发展趋势，对 设备状态变化情况做到心中有数，提高设备管理现代化水平。 1 2 国内外研究现状 现有的旋转机械故障诊断系统人多用于水力、电力、化工等行业中对旋转机械设备进行状 态监测和故障诊断。虽然近年来在诊断理论和诊断方式方面取得了很大的进展，如模糊数学理 论、灰色系统理论、人：智能及专家系统理论等都在故障诊断中得到了应用，但是相当一部分 2 南京航空航天大学硕十学位论文 诊断系统是基于长期积累的故障诊断经验设计的专家系统，系统的运行方式类似丁人j 1 ：故障诊 断中所采用的正向推理或反向推理法。真上e 基于设备运行状态的监测，通过对设备运行的状态 信号的有效分析发现设备故障的系统相对较少。目前所采用的信号分析方法多以针对周期性信 号的傅立叶变换和快速傅立叶变换为主，对于具有奇异性的旋转机械故障信号缺乏行之有效的 分析方法。 振动信号分析中最常用的信号处理上具是傅立叶变换。它能将信号由时域转换到频域，使 被分析的信号具有明确的物理意义，从而分析起米更加直观方便。同时傅立叶变换是一种正交 变换，特别是其快速算法h 叮的出现使得运算速度大大加快，因而在当前的信号处理领域占据 着统治地位。然而傅立叶变换也有它自身的缺陷：( 1 ) 它只适于平稳信号的分析处理，不适合非 平稳信号的分析：( 2 ) 它是一种纯频域的分析方法，具有最精细的频率分辨率，却无任何时间局 部性，即无法反映局部时间内信号的瞬变信息。( 3 ) f f 下算法本身存在泄漏、频谱混叠等误差， 因而会使其分析精度受到影响。通常我们在振动分析中所遇到的信号大多是以非平稳和瞬变为 特征的动态信号，此时传统的傅立叶变换已不能满足要求，必须对信号从时频两域同时进行分 析，也即用所谓的时频分析法，才能得到较为满意的结果。 小波变换是近十几年发展起来的一种新的时频分析方法，是传统的傅立叶变换的重大突破， 目前正不断成为许多领域研究的热点，具有巨大的生命力和广阔的应用前景。其基本思想是： 在被分析信号上加上一个形状和位置均可改变的时频窗来对信号进行分析。其具体的变换公式 为 啊( 口，6 ) = ( 饨) ，龙脚) = 丰陟( f ) 矽( 丝渺 ( 1 1 ) v 口： 口 其中矽( f ) 为小波母函数，矽( f ) 通过伸缩和平移而生成小波函数，口为尺度因子，6 为平移 因子。小波函数在时频空间里对应了一个面积不变，但形状和位置均可改变的时频窗。当口变 化时，时宽和频宽相应变化，当我们用较小的口对信号作高频分析时，我们实际上是用高频小 波对信号作细致观察；当我们用较大的口对信号作低频分析时，实际上是用低频小波对信号作 概貌观察。小波变换的这种多尺度变焦特性，使得它对信号具有自适应性，被誉为是分析信号 的“数学显微镜”。小波函数经过适当离散后，还能构成标准正交基，这无论在理论上还是应用 中都是极其有用的。小波变换的这些特性，使得它比传统的傅立叶变换更加优越，尤其适用于 以非平稳、瞬变为特征的动态信号的分析处理。 小波变换作为一种新的信号处理工具，近些年来在信号消噪领域的应用也日渐增多，其优 良的消噪性能已越来越多地引起人们的关注。小波消噪的方法很多，例如，1 9 8 8 年，m a l l a t 提 出了多分辨分析的理论，在此基础上，可利用小波分解与重构的方法进行滤波降噪；1 9 9 1 年， m a l l a t 又提出了奇异性检测的理论，根据这一理论，我们可以利用小波变换模极大值的方法消 3 基丁小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 噪；1 9 9 4 年，d o n o h o 等人提出了非线性小波变换闽值法消噪，该方法由于具有良好的消噪性 能而得剑非常广泛的应用；1 9 9 6 年，c o i 缸蛐在阈值法的基础上提出了平移不变量小波消噪法， 它是对阂值法的一种改进；此外，c h 肌和d o n o h o 提出了原子分解的基追踪消噪法；g o o d m 锄 提出了多小波( m u l t i w a v e l e i ) 的概念，近两年来应用多小波消噪也日益成熟。 国内对小波的研究起步较晚，1 9 9 6 年前后形成国内研究小波的高潮，在小波去噪和小波在 故障诊断中的应用方面做了一系列研究。在小波去噪方面，张维强、宋国乡提出一种新的闽值 函数，克服了传统的软硬闽值函数的一些缺点，在信噪比增益和均方误差意义上都优于传统阂 值函数，但是其缺点是闽值函数较传统阈值函数复杂，计算量更大【5 】；文莉、刘正士对基于平 移不变量的的去噪方法进行了研究，这种方法能有效抑制信号不连续点处的伪吉布斯现象，减 小原始信号和估计信号之间的均方根误差【6 j ：孔国杰、张培林等人对基于插值细分法的提升小 波变换进行了介绍，讨论了降噪原理并将该结论应用于炮膛检测系统中身管内径测量信号的处 理，取得了较好的效果【7 】；赵瑞珍，屈汉章，宋国乡等人在相关去噪的基础上，提出了一种基 于区域相关的滤波算法，克服了通常相关算法中由于各尺度间小波系数的偏移引起的判断准确 率低的缺点【8 】；在故障诊断方面，姜万录、张淑清、王益群利用小波分解重构算法，对泵壳振 动加速度信号进行了分解、消噪和重构，对故障特征信号进行了时域定位，提取了故障特征频 率【9 j ；徐谋在对电力系统的故障暂态过程进行分析的基础上，提出了一种基于小波变换在噪声 环境下的故障检测改进算法，从而增强了信号在突变点处的特征，更有利于故障点的检测【1o j ： 赵国庆将小波降噪和h 肿方法应用于各种典型齿轮状态的分析中，根据各种典型故障的希尔 伯特谱来诊断齿轮故刚1 1 1 ；刘忠祥，邱阿瑞等人通过对尺度小波变换，分离出所要分析的高频 固有振动信号，从高频信号的包络谱中提取故障特征分量，从而诊断出滚动轴承故障出现的位 置【1 2 】。 在小波变换的具体实现方面，吕新华、武斌提出了一种适合长序列小波变换的快速算法， 运算速度较直接线性卷积实现方法有很大提高【i3 】；姜新华、范征宇提出了在t m s 3 xd s p 上实 现快速小波变换的方法【l4 l 。总体来说，这方面的研究尚且不多，并且大多是基于m a l l a t 算法的 硬件实现，对于提升小波算法的d s p 实现的研究很少，实际工程应用成功的实例和能够转化成 具体产品的研究成果尚且不多。 1 3 课题来源及本文主要研究内容 本课题以国家某8 6 3 项目( 编号：2 0 0 7 a a 0 4 2 4 3 4 ) 大型旋转机械设备的故障模式研究及 诊断为依托，研究旋转机械振动信号的特点及其分析方法，尝试利用小波分析方法对振动信号 进行消噪，基于t i 高速数字信号处理器，完成了振动信号采集与处理平台的软硬件设计。 本文的主要研究内容和章节结构简要说明如下： 第一章阐述了本课题的选题背景和研究意义。在分析国内、外振动信号处理技术发展历史 4 南京航空航天大学硕士学位论文 与现状的基础上，确定了本论文的研究方向和主要研究内容。即以小波变换为：具，通过对振 动信号特征的分析，设计消噪效果良好、适合实时系统实现的降噪方案，并将算法应用于基丁二 d s p 的硬件平台。 第二章研究了旋转机械故障信号的产生原冈和信号特征，实际采集了具有代表性的碰摩故 障信号，并对不同阶段的碰摩信号特征进行了详细的分析。 第三章引入了小波理论的基本知识，探讨了其在去噪领域的麻用。应用小波多分辨分析对 碰摩故障信号进行了分析。重点研究了小波提升算法，通过与m a l l a t 算法的比较，得出提升算 法更适合于d s p 实现的结论。 第四章论述了小波去噪的原理，对小波阈值去噪的几个重要参数选择进行了大量仿真分析， 比较了不同小波基、阈值策略以及分解层数对消噪效果的影响。结合碰摩故障信号，找出一组 消噪效果良好且易于实时系统实现的小波消噪参数组合。 第五章对振动信号处理系统的硬件进行了设计，给出了各个模块的接口电路，系统包括数 据采集、d s p 最小系统、存储模块以及人机界面四个模块。讨论了了各个模块的硬件调试方法， 最后探讨了p c b 抗干扰设计中的一些经验。 第六章对基于提升算法的系统软件进行了设计。软件采用模块化设计思想，包括数据采集 模块、数据处理模块、数据传输模块以及人机界面模块。最后进行了c c s 开发环境下的仿真分 析和现场试验。 第七章对全文所做的工作进行了总结，并对下一步工作进行了展望。 5 基于小波变换的机械振动信号消噪研究及其d s p 实现 第二章旋转机械振动信号分析 对旋转设备来说，振动信号对丁设备状态有着最直接的反应，信号中常常包含对机器状态 识别与诊断非常有用的信息。有效的分析、处理这些信息，建立它们和设备运行状态之间的关 系，是设备故障诊断的基础。然而，信号中常伴有各种噪声和干扰，要消除和减少噪声和干扰 。 的影响，需对信号进行预处理。要实现振动信号和噪声的分离，就必须要了解振动信号的特性 及其分析方法。 2 1 转子振动的基本概念 旋转机械的主要功能是由旋转动作完成的，转子是其最主要的部件。旋转机械发生故障的 重要的特征是机器常伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅值域、频率域和时间域实时的反 映了机器故障信息。 转子的振动可分为【1 5 】： ( 1 ) 径向振动：振动发生在包括转轴的横向平面内。 ( 2 ) 轴向振动：振动发生在转轴的轴线方向上。 ( 3 ) 扭曲振动：转轴轴线发生的扭振。 在旋转机械的振动中，幅度过大的径向振动往往是造成机械损坏的诱因，也是状态监测的 主要参数和进行故障诊断的主要依据。振动的测量包括相对振动测量和绝对振动测量两种方法： 相对振动测量使用非接触式传感器( 电容式、电感式或电涡流式) 测量轴相对于机器某一构 件的位移变化。 绝对振动测量有两种方法。一种是用骑轴式传感