基于FastPW和CNC降噪的液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法

王余奎，李洪儒，葉 鵬

（軍械工程學(xué)院，石家莊 050003）

基于FastPW和CNC降噪的液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法

王余奎，李洪儒，葉 鵬

（軍械工程學(xué)院，石家莊 050003）

針對(duì)離散余弦變換（Discrete Cosine Transform，DCT）閾值降噪法存在的問(wèn)題，提出一種自適應(yīng)的余弦相鄰系數(shù)（Cosine Neighboring Coefficients，CNC）降噪法，仿真信號(hào)分析結(jié)果表明CNC降噪法具有更好的降噪性能。將該方法與振動(dòng)信號(hào)快速預(yù)白化（Fast Pre－Whitening，F(xiàn)astPW）技術(shù)相結(jié)合形成了一種液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理新方法：首先采用FastPW算法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)白化，去除信號(hào)中的諧波分量，得到僅包含沖擊分量和白噪聲的預(yù)白化信號(hào)；然后采用CNC降噪法對(duì)預(yù)白化信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)降噪。實(shí)測(cè)信號(hào)分析結(jié)果表明提出的方法能夠很好地消除液壓泵振動(dòng)信號(hào)中的諧波分量和噪聲成分，且能有效保留信號(hào)中的故障分量。

信號(hào)預(yù)白化；離散余弦變換；相鄰系數(shù)；液壓泵；預(yù)處理

目前，以振動(dòng)信號(hào)為基礎(chǔ)的液壓泵故障診斷與預(yù)測(cè)得到了廣泛研究［1］。軸向柱塞式液壓泵的結(jié)構(gòu)決定了其振動(dòng)信號(hào)中包含很多諧波分量和噪聲成分，它們地存在嚴(yán)重影響了液壓泵特征信息提取的效果［2］?；谝陨戏治?，液壓泵特征信息提取需要在消除諧波分量和噪聲干擾的基礎(chǔ)上進(jìn)行。

信號(hào)預(yù)白化能夠提升振動(dòng)信號(hào)的沖擊特性，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)中沖擊分量與諧波分量地分離。文獻(xiàn)［3－4］采用基于信號(hào)AR模型的方法對(duì)軸承信號(hào)做預(yù)白化處理，通過(guò)對(duì)預(yù)白化信號(hào)分析得到了更好的故障特征提取效果。倒譜編輯（Cepstrum Editing Procedure，CEP）是Randall等［5］提出的一種諧波分量分離方法。張曉飛等［6］將CEP預(yù)白化法與隨機(jī)共振技術(shù)結(jié)合，提出一種軸承故障增強(qiáng)檢測(cè)方法。在對(duì)CEP預(yù)白化法研究的基礎(chǔ)上，Borghesani等［7－8］提出了一種振動(dòng)信號(hào)快速預(yù)白化（FastPW）法，并將該方法應(yīng)用于軸承的故障特征提取中。對(duì)預(yù)白化信號(hào)做包絡(luò)分析能夠提升故障特征提取的效果，且不需要選取共振頻帶，但預(yù)白化信號(hào)存在噪聲干擾大的不足。

DCT是一種正交變換方法，在傳統(tǒng)研究中它被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音和圖像處理［9－10］。近些年許多學(xué)者［11－12］將DCT閾值降噪法應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理中，得到了比小波降噪法更好的降噪效果。DCT閾值降噪法的性能主要受其閾值影響，在以往研究中其閾值通常采用多次試驗(yàn)的方式確定，這樣效率低且受主觀因素影響嚴(yán)重。小波相鄰系數(shù)降噪法是Cai等［13］提出的一種信號(hào)預(yù)處理方法，該方法基于小波相鄰系數(shù)之間有一定相關(guān)性的原理，不需要選擇閾值。相關(guān)研究結(jié)果表明小波相鄰系數(shù)降噪法比傳統(tǒng)的軟、硬閾值降噪法具有更好的降噪能力［14－16］。本文將小波相鄰系數(shù)降噪法的理念引入到DCT閾值降噪法中，提出了一種新的降噪方法，以期得到更好的降噪效果。針對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)諧波分量多，信噪比低，故障特征難以提取的問(wèn)題，本文提出了自適應(yīng)的CNC降噪法，并采用FastPW技術(shù)和CNC降噪相結(jié)合的方法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以期更好地消除信號(hào)中的干擾成分。文中通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)分析驗(yàn)證CNC降噪法的有效性和優(yōu)越性，通過(guò)對(duì)液壓泵實(shí)測(cè)信號(hào)分析以檢驗(yàn)提出的液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理方法的性能。

1 CNC降噪法

1.1 DCT閾值降噪法

一維信號(hào)的離散余弦變換的定義式［9］為：

良好的能量集中性是DCT的一個(gè)特點(diǎn)，這是它用于信號(hào)處理的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)有用信號(hào)淹沒(méi)在強(qiáng)背景噪聲中時(shí)，信號(hào)的能量主要集中在噪聲部分，通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行DCT處理，噪聲成分主要集中在高頻系數(shù)，而有用分量主要集中在低頻系數(shù)。對(duì)高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，對(duì)處理后的信號(hào)做IDCT變換可以有效去除噪聲。

1.2 自適應(yīng)的CNC降噪法

DCT閾值降噪法沒(méi)有考慮相鄰余弦變換系數(shù)間的相關(guān)性。當(dāng)一個(gè)余弦變換系數(shù)處包含特征信息時(shí)，與其相鄰的系數(shù)也會(huì)包含一些特征信息。另外，DCT閾值降噪法閾值選取所帶來(lái)的問(wèn)題有待解決?；谝陨戏治?，本文提出了自適應(yīng)的CNC降噪法，其主要步驟為：

（1）對(duì)信號(hào)進(jìn)行離散余弦變換，得到余弦變換系數(shù)序列d（k）；

（2）將系數(shù)序列均分為長(zhǎng)度為L(zhǎng)的數(shù)據(jù)段Dg，根據(jù)每段余弦變換系數(shù)計(jì)算該段數(shù)據(jù)的收縮因子βg，βg由下式計(jì)算：

式中：σ2g為第g段余弦變換序列的方差。

（3）采用各段余弦變換系數(shù)的收縮因子作為其權(quán)重因子，得到新的系數(shù)

（4）對(duì)新的系數(shù)序列做離散余弦反變換得到降噪后的信號(hào)。

收縮因子βg考慮了第g段余弦變換系數(shù)間的相關(guān)性，它的大小反映了該段系數(shù)序列所包含有用分量的多少，因此，將其作為所屬系數(shù)序列段的權(quán)重因子能夠有效保留其中的有用信息，壓縮噪聲成分。CNC降噪法具有自適應(yīng)的特點(diǎn)，且能避免閾值選擇問(wèn)題。使用該方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪，影響其性能的一個(gè)因素是每段序列的長(zhǎng)度L，通過(guò)多次試驗(yàn)分析，本文研究中取L＝ln N。

1.3 仿真信號(hào)分析

本節(jié)采用如下形式的仿真信號(hào)：

式中：x（t）的第一部分代表沖擊分量，其波形圖如圖1所示；t＝mod（t，1/10），n（t）代表白噪聲。仿真信號(hào)采樣頻率為2 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)5 000。為更好地驗(yàn)證CNC降噪法的性能，加入嚴(yán)重污染的白噪聲，使信號(hào)信噪比為－3 dB。圖2為仿真信號(hào)時(shí)域圖與頻譜圖。

圖1 沖擊分量時(shí)域圖Fig.1 Timewaveform of shocking component

圖2 仿真信號(hào)波形圖Fig.2Waveform of simulation signal

采用DCT閾值降噪法和CNC降噪法對(duì)仿真信號(hào)降噪，得到降噪后信號(hào)的時(shí)域圖與頻譜圖分別如圖3和圖4所示。

其中：DCT閾值降噪法的高頻濾波閾值α和低頻濾波閾值β經(jīng)多次試驗(yàn)分別設(shè)為0.2和0.019。對(duì)比兩圖可知，CNC降噪法具有更好的降噪能力，降噪后信號(hào)的沖擊特性更明顯。在研究中發(fā)現(xiàn)DCT閾值降噪法的閾值選取很關(guān)鍵，閾值選擇不當(dāng)會(huì)將有用分量甚至共振頻帶作為噪聲濾除，且最優(yōu)閾值需要通過(guò)多次試驗(yàn)的方式獲得，計(jì)算量大。另外，即使獲得了最優(yōu)閾值，共振頻帶內(nèi)的噪聲成分仍無(wú)法有效濾除，如圖3所示。

對(duì)降噪后信號(hào)做包絡(luò)分析得到的結(jié)果如圖5所示，CNC降噪后信號(hào)中的噪聲得到更好地抑制，且沖擊頻率處的譜峰具有更大的幅值，證明CNC降噪法在濾除噪聲的同時(shí)能夠更好地保留信號(hào)中的有用成分。

圖3 DCT閾值法降噪后信號(hào)波形圖Fig.3Waveform of the signal after DCT threshold de-noising

圖4 CNC法降噪后信號(hào)波形圖Fig.4 Waveform of the signal after CNC de-noising

圖5 降噪后信號(hào)包絡(luò)譜圖Fig.5 Envelope spectral of the signal after de-noising

為更直觀地對(duì)比兩種降噪法的性能，計(jì)算降噪后信號(hào)的信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）、特征能量比（Feature Energy Ratio，F(xiàn)ER）和峭度（Kurtosis，K）。其中FER用于定量評(píng)估信號(hào)沖擊成分的提取效果，其定義可描述為：在頻域內(nèi)，特征頻率前n倍頻的局部能量占頻域總能量值的百分比。表達(dá)式為：

式中：Ei為信號(hào)頻譜在i倍特征頻率處的能量，本文取n＝5。顯然，F(xiàn)ER越大，信號(hào)沖擊成分提取效果越好，此處能夠反映降噪方法的降噪性能。峭度是描述波形尖峰度的指標(biāo)，峭度定義式為：

式中：μ和σ分別表示信號(hào)x的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，E表示期望值。信號(hào)中的沖擊分量越突出，信號(hào)的峭度值越大，因此，降噪后信號(hào)峭度值能夠反映出降噪算法濾除噪聲及保留有用分量的能力。計(jì)算兩種方法降噪后信號(hào)的FER、SR和K值見(jiàn)表1，此處原信號(hào)的FER沒(méi)有給出。

表1 對(duì)比指標(biāo)值Tab.1 Value of comparative indicators

通過(guò)以上分析知，CNC降噪法具有更好的降噪能力，能夠更有效地濾除信號(hào)中的噪聲成分，同時(shí)保留其中的有用分量。此外，該方法是一種自適應(yīng)的降噪方法，不需選取濾波閾值。

2 液壓泵振動(dòng)信號(hào)FastPW-CNC預(yù)處理法

2.1 振動(dòng)信號(hào)的FastPW

CEP是實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)預(yù)白化的一種有效方法［17］，該方法以計(jì)算振動(dòng)信號(hào)實(shí)倒譜為基礎(chǔ)，通過(guò)將實(shí)倒譜中相應(yīng)的倒諧波置零，可以有效去除信號(hào)頻譜上的諧波分量和邊帶。在完成對(duì)實(shí)倒譜編輯的基礎(chǔ)上，將編輯后的倒頻譜與信號(hào)原始相位結(jié)合可以得到信號(hào)殘余對(duì)數(shù)譜，進(jìn)而可以得到復(fù)值殘余譜和預(yù)白化信號(hào)［6］。

實(shí)倒譜絕對(duì)值域的峰值反映了信號(hào)中諧波分量的存在［7］?；贑EP的信號(hào)預(yù)白化操作等同于對(duì)振動(dòng)信號(hào)中沖擊頻率周圍的諧波分量做同態(tài)濾波操作，消除它們對(duì)信號(hào)地影響。然而，由于信號(hào)中的沖擊分量不是嚴(yán)格的周期信號(hào)且是二階循環(huán)平穩(wěn)的，在實(shí)倒譜絕對(duì)值域不會(huì)產(chǎn)生很高的峰值，所以進(jìn)行倒譜編輯不會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響?；谝陨戏治鯞orghesani等［4，7－8］提出了一種信號(hào)快速預(yù)白化方法，避免了CEP的復(fù)雜運(yùn)算，并取得了很好的應(yīng)用效果。其計(jì)算公式如下：

在液壓泵發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)中的沖擊分量也是二階循環(huán)平穩(wěn)的非嚴(yán)格周期信號(hào)［18］，所以本文采用FastPW算法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)白化處理。

2.2 振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理步驟

基于FastPW的信號(hào)預(yù)白化能夠有效去除振動(dòng)信號(hào)中的諧波分量，得到僅包含沖擊分量和白噪聲的預(yù)白化信號(hào)。但預(yù)白化信號(hào)中存在大量的噪聲成分，因此有必要進(jìn)一步對(duì)預(yù)白化信號(hào)進(jìn)行降噪處理。為了更有效地濾除信號(hào)中的噪聲成分，保留故障分量，本文在對(duì)DCT閾值降噪法研究的基礎(chǔ)上，提出了具有更優(yōu)降噪性能的CNC降噪法，此處采用CNC降噪法對(duì)預(yù)白化信號(hào)進(jìn)行降噪。液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理的流程圖如圖6所示。

圖6 振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理流程圖Fig.6 Preprocessing flow diagram of vibration signal

3 液壓泵實(shí)測(cè)信號(hào)分析

3.1 振動(dòng)信號(hào)采集

實(shí)測(cè)液壓泵振動(dòng)信號(hào)采自液壓泵試驗(yàn)臺(tái)，液壓泵型號(hào)為SY－10MCY14－1EL，采用型號(hào)為Y132M－4的電機(jī)驅(qū)動(dòng)，其額定轉(zhuǎn)速為1 480 r/min。選用CAYD－139型壓電式加速度傳感器與液壓泵端蓋進(jìn)行剛性連接，如圖7所示。采集正常液壓泵、滑靴磨損液壓泵的振動(dòng)信號(hào)，試驗(yàn)中采用裝備檢修時(shí)換下的帶滑靴磨損故障的柱塞代替正常柱塞的方式模擬故障，所用部分柱塞如圖8所示。振動(dòng)信號(hào)采樣頻率為50 kHz，采樣點(diǎn)數(shù)為20 480。試驗(yàn)過(guò)程中試驗(yàn)臺(tái)主溢流閥壓力為10 MPa，電機(jī)轉(zhuǎn)速為其額定轉(zhuǎn)速，則液壓泵的轉(zhuǎn)頻為24.67 Hz，該型號(hào)液壓泵有7個(gè)柱塞，則其振動(dòng)信號(hào)中的固有沖擊頻率［2］為172.67 Hz；當(dāng)液壓泵出現(xiàn)單個(gè)滑靴磨損故障時(shí)，故障滑靴所引起沖擊分量的頻率也應(yīng)該是24.67 Hz。

采集到的正常液壓泵和滑靴磨損液壓泵振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域圖及頻譜圖如圖9、10所示。兩種狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)中的沖擊分量的周期性不太明顯。

3.2 振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理

采用FastPW-CNC法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。首先采用FastPW法對(duì)兩振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)白化，結(jié)果如圖11所示。可以看出，預(yù)白化能夠使信號(hào)中的沖擊分量更加突出。直接對(duì)預(yù)白化信號(hào)做包絡(luò)分析，得到包絡(luò)譜如圖12所示。對(duì)于正常信號(hào)，在其包絡(luò)譜的170.9 Hz及其倍頻處峰值明顯，在24.41 Hz及其倍頻處沒(méi)有峰值出現(xiàn)；對(duì)于滑靴磨損信號(hào)，在其包絡(luò)譜的24.41 Hz和170.9 Hz以及它們的倍頻處譜峰都很明顯。則直接對(duì)預(yù)白化信號(hào)做包絡(luò)分析能夠提取出液壓泵的故障特征，但信號(hào)中的噪聲影響了特征提取的效果。另外，提取到的故障特征頻率24.41 Hz及固有沖擊頻率170.9 Hz與理論上計(jì)算的頻率值24.67 Hz和172.67 Hz存在微弱偏差，分析其原因，可能是液壓泵加載后驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)了略微波動(dòng)所致。

圖7 液壓泵試驗(yàn)臺(tái)Fig.7Test bench of hydraulic pump

圖8 正常柱塞和滑靴磨損的柱塞Fig.8 Normal shoe and the one with sliding bootwear

圖9 正常液壓泵振動(dòng)信號(hào)波形圖Fig.9Waveform of normal hydraulic pump

圖10 滑靴磨損液壓泵振動(dòng)信號(hào)波形圖Fig.10Waveform of hydraulic pump with sliding bootwear

圖11 振動(dòng)信號(hào)FastPW后時(shí)域圖Fig.11 Time waveform of the vibration signal after FastPW

圖12 振動(dòng)信號(hào)FastPW后包絡(luò)譜Fig.12 Envelope spectral of the vibration signal after FastPW

圖13 正常信號(hào)預(yù)處理后波形圖Fig.13Waveform of normal signal after preprocessing

圖14 滑靴磨損信號(hào)預(yù)處理后波形圖Fig.14 Waveform of sliding boot wear signalafter preprocessing

在預(yù)白化處理的基礎(chǔ)上，采用CNC降噪法對(duì)預(yù)白化信號(hào)進(jìn)行降噪，降噪后信號(hào)時(shí)域圖與頻譜圖如圖13、14所示?？梢钥闯?，CNC降噪可以使預(yù)白化信號(hào)中的沖擊分量更加突出。另外，從CNC降噪后信號(hào)的頻譜圖可以看出，CNC降噪是在整個(gè)頻域?qū)π盘?hào)進(jìn)行降噪，可以在濾除噪聲的同時(shí)很好地保留信號(hào)高頻分量和幅值降低低頻分量中的有用成分。

最后，對(duì)降噪后信號(hào)做包絡(luò)分析，結(jié)果如圖15所示。可以看出，正常信號(hào)包絡(luò)譜在170.9 Hz及其倍頻處譜峰明顯，在24.41 Hz的故障頻率處幅值非常低，幾乎可以忽略，符合正常液壓泵振動(dòng)信號(hào)特征［2］。而滑靴磨損信號(hào)包絡(luò)譜在24.41Hz和170.9 Hz以及它們的倍頻處譜峰更是清晰可見(jiàn)。采用本文提出的方法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理能夠有效消除信號(hào)中的諧波分量和噪聲成分，且可以較好的保留信號(hào)中的有用分量。

圖15 預(yù)處理后振動(dòng)信號(hào)包絡(luò)譜Fig.15 Envelope spectral of vibration signal after preprocessing

3.3 對(duì)比分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提出的FastPW-CNC法的性能，分別采用FastPW-DCT閾值降噪法和希爾伯特黃變換（Hilbert-Huang Transform，HHT）法對(duì)滑靴磨損信號(hào)進(jìn)行處理。對(duì)于DCT閾值降噪法的閾值，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)知在α＝0.86，β＝0.17時(shí)信號(hào)的特征能量比最大，為1.27%?；谠撻撝堤幚砗蟮男盘?hào)包絡(luò)譜如圖16所示，可以看出該方法同樣能夠有效提取出24.41 Hz分量及其倍頻分量，但幅值遠(yuǎn)小于本文提出的方法，分析其原因是DCT閾值降噪法在對(duì)信號(hào)降噪時(shí)造成有用分量的丟失。

圖16 FastPW-DCT法處理后信號(hào)包絡(luò)譜Fig.16 Envelope spectral of the signal after FastPW-DCT

采用HHT方法對(duì)滑靴磨損信號(hào)進(jìn)行處理。首先采用EMD法對(duì)其進(jìn)行分解，得到了14個(gè)IMF分量，從中提取故障敏感分量［19］，其時(shí)域圖與頻譜圖如圖17所示，對(duì)敏感分量做包絡(luò)分析得到其包絡(luò)譜如圖18所示。在24.41 Hz和170.9 Hz以及它們的倍頻處也都有譜峰出現(xiàn)。但39.06 Hz處也出現(xiàn)了明顯譜峰，分析其原因應(yīng)該是在對(duì)信號(hào)EMD分解過(guò)程中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象所致。

圖17 敏感分量波形圖Fig.17 Waveform of sensitive component

計(jì)算本文所提出的方法、FastPW-DCT閾值降噪法和HHT法三種方法得到的特征能量比（FER），其結(jié)果見(jiàn)表2。另外，統(tǒng)計(jì)三種方法的運(yùn)行時(shí)間，同樣見(jiàn)表2。三種方法運(yùn)行平臺(tái)為Matlab.7.11.0（R2010b），計(jì)算機(jī)主要配置為：2.4G Hz CPU，4 G內(nèi)存。由表2知本文提出方法的特征能量比最大，證明該方法具有更好的信號(hào)預(yù)處理性能。在運(yùn)行時(shí)間上，HHT法運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)，F(xiàn)ast-DCT閾值降噪法的運(yùn)行時(shí)間最短，但該時(shí)間是基于最優(yōu)閾值的運(yùn)行時(shí)間，如果加上閾值的優(yōu)選時(shí)間其總時(shí)間將會(huì)遠(yuǎn)大于本文方法所需時(shí)間。

圖18 敏感分量包絡(luò)譜Fig.18 Envelope spectral of sensitive component

表2 不同方法的對(duì)比指標(biāo)值Tab.2 Com parative indicator of differentmethod

通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)分析可知采用本文提出方法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)預(yù)處理能夠在濾除噪聲的同時(shí)盡可能地保留信號(hào)中的有用分量，具有更好的性能，且具有運(yùn)行速度快、自適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)。

4 結(jié) 論

（1）采用FastPW法對(duì)液壓泵振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)白化能夠有效消除振動(dòng)信號(hào)中的諧波分量，得到僅包含沖擊分量和白噪聲的預(yù)白化信號(hào)。對(duì)預(yù)白化信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)分析能夠提取故障特征，但其效果受預(yù)白化信號(hào)中噪聲的影響嚴(yán)重。

（2）提出的CNC降噪法采用每段余弦變換系數(shù)的收縮因子作為權(quán)值對(duì)其進(jìn)行自適應(yīng)降噪，與傳統(tǒng)的DCT閾值降噪法相比，該算法能夠更好地消除噪聲，同時(shí)能將高頻分量和幅值較低的低頻分量中的有用成分保留，且避免了最優(yōu)閾值的選擇問(wèn)題。

（3）與HHT法相比，本文提出的方法具有更好的信號(hào)預(yù)處理能力，且運(yùn)行速度快。

（4）影響CNC降噪法性能的一個(gè)重要因素是離散余弦變換系數(shù)分段時(shí)每段序列的長(zhǎng)度L，在本文研究中經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)確定L取值。該取值對(duì)于液壓泵其它故障信號(hào)的適用性以及L取值的優(yōu)化算法研究是下一步工作的方向。

［1］唐宏賓，吳運(yùn)新，滑廣軍，等.基于EMD包絡(luò)譜分析的液壓泵故障診斷方法［J］.振動(dòng)與沖擊，2012，31（9）：44－48.

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Preprocessingmethod of hydraulic pum p vibration signals based on FastPWand CNC de-noising

WANG Yu-kui，LIHong-ru，YE Peng
（Ordnance Engineering College，Shijiazhuang 050003，China）

Aiming at existing problems of the discrete cosine transformation（DCT）threshold de-noising method，an adaptive de-noising method named cosine neighboring coefficients（CNC）was put forward.Some simulated signals were de-noised with CNC，the results demonstrated that the proposed method has a more excellent de-noising performance.A novelmethod for preprocessing of hydraulic pump vibration signalswas proposed based on the combination of fast pre-whitening（FastPW）and cosine neighboring coefficients（CNC）de-noising method.Firstly，the hydraulic pump vibration signals were pre-whitened with Fast PW，the harmonic components of the original signals were removed，the pre-whitened signals only contain shock components and noise.Then，the pre-whitened signals were de-noised with CNC.The analysis results of practical signals showed that the propoed method can be used to remove harmonic components and noise of hydraulic pump vibration signals，and to keep their fault components effectively.

signal pre-whitening；DCT；neighboring coefficients；hydraulic pump；preprocessing

TH322；TP306＋.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2014.24.024

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51275524）

2014－04－04 修改稿收到日期：2014－07－25

王余奎男，博士生，1987年生

李洪儒男，教授，博士生導(dǎo)師，1963年生