基于贝叶斯估计的电机振动信号降噪：改进小波阈值算法

"该文探讨了一种改进的小波阈值算法在电机振动信号降噪中的应用，采用基于贝叶斯估计的阈值策略，以更好地适应不同尺度下的噪声分布，并提出了改进的阈值函数来优化降噪效果。" 在电机故障诊断中，振动信号分析是一项关键技术，然而实际采集的振动信号往往受到各种噪声干扰，影响了故障特征的识别。小波分析因其卓越的时频局部化特性，成为了处理这类问题的有效工具。小波阈值降噪算法就是利用小波变换将信号分解到不同的尺度上，根据噪声和信号在小波系数中的不同表现进行降噪处理。 传统的降噪方法在阈值选择上存在局限，例如固定阈值可能过于简单，无法适应复杂噪声环境；无偏似然估计阈值和启发式阈值虽然有一定的适用性，但并不总是最优选择。因此，文中提出了基于贝叶斯估计的小波收缩新阈值，这种方法考虑到噪声在不同分解尺度上的分布特性，能够更准确地估计信号与噪声的分离边界。 贝叶斯阈值方法假设小波系数遵循广义高斯分布，通过最小化贝叶斯风险来确定最优阈值。然而，硬阈值函数可能导致信号重构后的振荡，而软阈值函数则可能造成信号收缩的失真。为解决这一问题，该文提出了一种改进的阈值函数，它结合新阈值对小波系数进行修正，旨在降低信号重构的振荡性和减小信号真实值的偏差。 小波阈值降噪的基本流程包括信号的小波分解、阈值处理和信号重构。在阈值处理阶段，选择适当的阈值函数至关重要，因为这直接影响降噪效果和信号恢复质量。文章指出，提出的改进阈值函数算法在去除噪声的同时，能够更好地保留电机振动信号的特征信息，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。 这篇文章的核心贡献在于开发了一种改进的贝叶斯估计小波阈值算法，该算法在电机振动信号降噪中表现出优越性能，有助于提升故障检测的精度，对于电机健康状态监测和预测性维护具有重要意义。通过这种技术，工程师可以更有效地识别和分析电机的异常振动模式，及时发现潜在的故障，从而减少停机时间和维护成本。