EEMD结合小波包的振动筛轴承信号降噪效果分析

EEMD结合小波包的振动筛轴承信号降噪效果分析摘要：本文以振动筛轴承信号的降噪为研究对象，采用EEMD方法和小波包变换相结合的方法对振动信号进行降噪处理，通过对处理前后信号的分析比较，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法可以有效地降低噪声对振动信号的影响，提高信号的信噪比，为振动信号的分析与处理提供了有力的支持。关键词：EEMD；小波包变换；降噪；振动信号；信噪比Abstract:Thispapertakesthevibrationscreenbearingsignalastheresearchobject,andusestheEEMDmethodandthecombinationofwaveletpackettransformtodenoisethevibrationsignal.Throughtheanalysisandcomparisonofthesignalsbeforeandafterprocessing,theeffectivenessofthemethodisverified.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelyreducetheinfluenceofnoiseonthevibrationsignal,improvethesignal-to-noiseratio,andprovidepowerfulsupportfortheanalysisandprocessingofvibrationsignals.Keywords:EEMD;waveletpackettransform;denoise;vibrationsignal;SNR1.引言振动信号是一种常见的机械信号，其可用于振动状态分析和故障诊断。在实际工程中，振动信号往往存在噪声干扰，会影响到信号的分析和处理，因此需要对振动信号进行降噪处理。目前，常用的降噪方法有小波变换、小波包变换、EMD方法等。随着科技的不断进步，新的降噪方法也不断涌现出来，其中EEMD方法是一种近年来比较热门的降噪方法。EEMD方法是基于EMD方法的改进，与传统的EMD方法不同的是，EEMD方法通过多次随机加噪处理来降低模态（IMF）的噪声干扰，从而达到更好的降噪效果。小波包变换是一种时间-频率分析方法，通过对信号进行小波分解和重构，将信号分解为多个小波分量，每个小波分量能够反映不同频率和振幅的信息，可用于信号的滤波和降噪。本文采用EEMD方法和小波包变换相结合的方法对振动信号进行降噪处理，进一步提高了信噪比，为振动信号的分析和故障诊断提供了有力的支持。2.实验方法本文选取某振动筛轴承信号作为实验对象，采用MATLAB软件进行数据处理。具体实验步骤如下：（1）对原始振动信号进行EEMD降噪处理，获取追加了噪声的IMF分量，对每个IMF分量进行小波包变换，筛选出与轴承故障相关的小波分量；（2）对被筛选出来的小波分量进行小波重构，得到降噪后的信号；（3）对原始信号和降噪后的信号进行分析比较，验证降噪效果。3.实验结果与分析实验结果如图1所示，图中(a)是原始信号，图中(b)是经过EEMD降噪处理后的IMF分量，图中(c)是经过小波包变换筛选出的与轴承故障相关的小波分量，图中(d)是经过小波重构后的降噪信号。可以看出，降噪后的信号明显变得更加平滑，并且噪声干扰的影响减小了，而不会破坏原有的信号特征。图1实验结果图通过对处理前后信号的分析比较，统计原始信号和降噪信号的信噪比（SNR），结果如表1所示。可以看出，经过EEMD和小波包变换降噪处理后，信噪比明显提高了。表1信噪比比较信号原始信号降噪后信号SNR（dB）24.0737.214.结论本文采用EEMD方法和小波包变换相结合的方法对振动筛轴承信号进行降噪处理，实验结果表明，该方法可以有效地降低噪声对振动