吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (增刊2): 221-225.

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基于小波分形理论的工程车辆时域载荷信号降噪方法

王继新1, 季景方1, 张英爽1, 王乃祥1, 章二平2, 黄建兵2   

  1. 1. 吉林大学 机械科学与工程学院, 长春130022;
    2. 广西柳工机械股份有限公司, 广西柳州545007
  • 收稿日期:2010-11-14 出版日期:2011-09-30 发布日期:2011-09-30
  • 通讯作者: 张英爽(1970),男,工程师,博士研究生。研究方向:车辆传动系载荷谱。E-mail:hazys_jlu@qq.com E-mail:hazys_jlu@qq.com
  • 作者简介:王继新(1975),男,副教授。研究方向:机械现代设计方法。E-mail:jxwang@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(50805065,51075179)

Denoising method of time domain load signals of engineering vehicles based on wavelet and fractal theory

WANG Ji-xin1, JI Jing-fang1, ZHANG Ying-shuang1, WANG Nai-xiang1, ZHANG Er-ping2, HUANG Jian-bing2   

  1. 1. College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China;
    2. Liugong Machinery Co., Ltd., Liuzhou 545007, China
  • Received:2010-11-14 Online:2011-09-30 Published:2011-09-30

摘要:

分析了工程车辆传动系零部件的时域载荷信号的噪声特点,提出了一种基于小波和分形理论的信号降噪方法。采用小波方法对实测的时域载荷信号进行了三尺度分解,计算了分解后的各层信号的关联维数,依据关联维数的变化规律判断是否存在噪声。以轮式装载机传动法兰的实测载荷信号为例进行了降噪应用研究。结果表明,提出的小波分形联合降噪方法可以根据信号不同频率段内含有的噪声特点进行降噪处理,解决了在小波阈值降噪中如何有效选择阈值的问题。

关键词: 机械工程, 时域信号, 分形理论, 小波分解, 关联维数, 降噪

Abstract:

The characteristics of time domain load signal noises from the transmission component of engineering vehicles were analyzed.A new denoising method based on wavelet and fractal theory was proposed in this paper.After the field signals were decomposed in three layers,correlation dimensions of different scales signals were calculated.The existence of noises can be judged through the variation rule of correlation dimensions.The time domain load signal of output flange of wheel loader gearbox was chosen to illustrate the availability of this method.The results show that the proposed method based on wavelet-fractal denoising can comprehensively deal with noise characteristics for different frequency bands of load signals,so it can effectively overcome the puzzle that how to select the wavelet threshold.

Key words: mechanical engineering, time domain load signal, fractal theory, wavelet decomposition, correlation dimension, denoising

中图分类号: 

  • TH243


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