润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

摘要

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号.该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析.奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择.仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求.实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.