自适应小波阈值去噪提升采煤机振动信号信噪比

本文主要探讨了一种创新的自适应小波阈值融合去噪法在处理采煤机振动信号中的应用。该方法结合了软阈值和硬阈值函数的优点，通过构建改进的阈值函数，赋予融合系数μ非定值表达式，使得去噪方法更具灵活性和适应性。针对采煤机在工作过程中由于环境因素导致的背景噪声较大问题，作者提出了分段阈值策略，即根据信号在小波分解的层次不同，动态调整阈值，以优化去噪效果。 实验部分在MATLAB环境下进行了验证，结果显示，相较于传统的软阈值和硬阈值去噪方法，改进的阈值去噪法表现出更强的去噪性能，能够更有效地抑制高频噪声，同时保持信号的原始特征，提高重构信号的准确性。在实际应用中，对采煤机摇臂振动信号进行处理后，成功地滤除了高频的干扰信号，保留了齿轮啮合频率所在的低频区域，从而显著提升了信号的信噪比。 本文的研究对于提升采煤机振动信号的处理质量，减少误读和故障诊断中的误差具有重要意义，也为其他工业设备的振动监控和故障预测提供了新的思路和技术支持。关键词包括改进阈值函数、小波变换、信噪比和采煤机振动信号，这四个概念共同构成了文章的核心内容。这项工作对于提高矿产开采行业的数据质量和安全性具有积极的推动作用。