自适应滤波与小波相关滤波提升冲击响应信号特征提取

本文主要探讨了自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用，这对于模态分析和机械监测诊断具有关键作用。冲击响应信号在实际工业环境中常常受到噪声、工频振动及其谐波的干扰，导致信号强度极其微弱，特征难以提取。文章强调了信号处理的重要性，尤其是在复杂的设备监测数据中，如设备碰撞、齿轮断裂和轴承损坏等问题可能导致的强烈冲击响应。 首先，作者提到了自适应滤波器的作用。自适应滤波是一种动态调整参数的信号处理技术，它可以根据输入信号的变化实时调整滤波器系数，有效地抑制掉强大的工频振动和谐波成分，显著提高了信号的信噪比。这种方法在信号预处理阶段起到了关键作用，为后续的特征提取创造了有利条件。 接着，文章引入了小波相关滤波法。这是一种基于小波变换的信号处理技术，通过捕捉信号的局部特性，能够更精确地提取冲击响应信号的特征，特别是模态信息。小波相关滤波法在自适应滤波预处理后的信号上进行进一步处理，能够更好地分离出冲击响应信号，避免了因噪声干扰而丢失重要特征的风险。 然而，传统的方法如时域平均法在处理某些特定情况时可能会失效，例如当背景噪声频率是工频的整数倍时，冲击响应信号可能会被噪声淹没。因此，结合自适应滤波与小波相关滤波的策略显得尤为重要，它能够在复杂信号环境中高效地提取冲击响应信号的特征，从而提高故障检测和诊断的准确性。 总结来说，本文研究了一种有效的信号处理策略，即通过自适应滤波消除干扰信号，再利用小波相关滤波法提取冲击响应信号的模态信息，这在实际机械系统健康监测中具有广泛的应用前景。这种方法的有效性通过实验验证，对于提升设备故障早期预警和维护能力具有重要意义。