[发明专利]基于预白化方法的降噪预处理技术

说明书

技术领域

本发明属于信号处理领域，尤其涉及一种在信噪比较小，以至于在频域上无法分辨出所需信号与噪声信号的情况下的处理方法。

背景技术

通过信号手段来检测风机信号从而判断风机运行状况是当下风机故障监测的重要手段，所以风机原始振动信号的可靠性直接影响着对风机运行状况的检测。

信号的预处理的目的即在于提高信号中所包含信息的可靠性和数据分析的精度，使信号监测与故障诊断的可靠性及灵敏度提高。现行的预处理技术大都是通过滤波的方法提高信噪比，但是当信噪比足够小，或者在频域上无法分辨出所需信号与噪声信号时，滤波的方法对原始信号的损失就会比较大，从而影响降噪的效果。因此我们提出预白化技术与降噪相融合的方法，相比于滤波的方法而言，预白化方法配合降噪可以有效地将振动信号与噪声信号分离，最大程度还原出降噪之后所需信号原有的特性，提高信号监测与故障分析诊断的可靠性。

发明内容

为了解决传统信号降噪技术的缺陷，提高风机故障检测技术的可靠性和实用性，我们提出了基于预白化方法的降噪预处理技术，通过对采集信号的预白化处理，去除某个频带上信号能量的突变与信号的相关性，使噪声信号均匀分布在各个频段，从而优化后续对信号提取和分离的结果，提高信号检测以及故障诊断所需信号的可靠性。

本发明的技术方案为：一种基于预白化方法的降噪预处理技术，包括以下步骤：

步骤一：使用加速度传感器分别收集高信噪比的风机振动信号和低信噪比的风机振动信号，其中高信噪比的风机信号为参考信号；

步骤二：对低信噪比的振动信号进行短时傅里叶变换，得到时间-频率-振幅的三维立体图像；

步骤三：对上述三维立体图像进行预白化操作，得到预白化之后的时间-频率-振幅三维图像；

步骤四：对预白化之后的图像进行逆短时傅里叶变换，得到预白化之后图像所对应的时域振动图像；

步骤五：对预白化之后的振动图像进行降噪处理，得到降噪之后的图像，将预白化并降噪处理过的图像与高信噪比的参考信号进行对比，分析预白化之后的降噪效果，从而进一步进行信号检测与故障诊断。

更进一步，本发明所述的基于预白化方法的降噪预处理技术，其步骤三的具体步骤可分为：

步骤三-1求出时间-频率-振幅的三维立体图像对应矩阵的协方差矩阵，计算样本的协方差；

步骤三-2对协方差矩阵进行白化运算，求出白化矩阵；

步骤三-3通过白化矩阵对短时傅立叶变换得到的时间-频率-振幅三维图像进行白化，得到预白化之后的图像。

再进一步，本发明所述的基于预白化方法的降噪预处理技术，适用于所有类型的常见噪声，可以将其他类型的噪声通过预白化方法转化为具有白噪声特性的信号，分布在各个频段，便于后续的降噪处理。

在获得预白化时域图像之后进行小波降噪处理，将处理之后的信号与高信噪比的参考信号作对比，选择较好的降噪效果图像，应用于故障监测和故障诊断中，提高信号监测手段的可靠性。

本发明在传统的预处理以及降噪技术上提高了处理之后信号的准确性和实用性，而且对于初学者而言方法简单、便于理解，在风机等机械的信号检测领域具有良好的发展前景。

附图说明

图1是预白化处理应用的流程图；

图2是待处理信号的频域分布示意图；

图3是参考信号频域分布示意图；

图4是预白化处理之后待处理信号的频域分布示意图。

具体实施方式

为了更具体地描述本发明，下面结合附图以及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。

参见图1至图4，本实施例中基于预白化方法的降噪预处理技术，包括以下步骤：

S01 使用加速度传感器分别收集高信噪比的风机振动信号和低信噪比的风机振动信号，其中高信噪比的风机信号为参考信号。

SO2 在处理程序中，设置适当的窗长和重叠率，对低信噪比的振动信号进行短时傅里叶变换，得到时间-频率-振幅的三维立体图像。

S03 对上述三维立体图像进行预白化操作，在MATLAB中，先得到上述矩阵的协方差矩阵：

其中Z是S02中时间-频率-振幅的三维立体图像对应矩阵

之后通过函数求出协方差矩阵的逆均方根T，即为白化矩阵，最后得到的Z_W即为预白化之后的矩阵，从而实现白化。

S04 在处理程序中，根据S02设置的各项参数，对预白化之后的图像进行逆短时傅里叶变换，得到预白化之后图像所对应的时域振动图像。