滤波耦合法在航空发动机振动去噪中的应用

滤波耦合法在航空发动机
振动去噪中的应用
刘旭辉1　岳太文2　王　英3
(1.2.成都航空职业技术学院,四川成都610021;3.沈阳华晨金杯汽车有限公司,辽宁沈阳110034)
收稿日期:2009-10-10
作者简介:刘旭辉(1979———　
),女,辽宁省大石桥市人,硕士,从事航空发动机教学与研究。

摘　要:在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信
息是十分重要的。

本文结合实际问题,在小波分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db 小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声。

关键词:航空发动机　小波降噪　自适应中值滤波　振动信号 中图分类号:V23 文献标识码:B 文章编号:1671-4024(2009)04-0062-03
Application of Filter Coupling Method in Denoising Procession of Vibration Signal of Aeroengine
LI U Xuhui ,Y UE T aiwen ,W ANG Y ing
Abstract It is very im portant to denoise effectively from the disturbed signal and extract m ore accurately fault infor 2mation in the field of aeroengine fault diagnosis.C ombing with practical problems ,this paper proposed the method of Db wavelet trans formation and adaptive median coupling filter based on the wavelet analysis and median filter ,and used this method to analyze the vibration signal of a certain type of aeroengine and filter the noise effectively.K ey Words aeroengine ,wavelet denoising ,adaptive median filter ,vibration signal
一、引言
目前针对航空发动机振动信号的去噪方法很多,如滑动平均法,傅立叶变换法、奇异值分解法以及神经网络法等等。

但是在众多去噪方法中小波变换法以及中值滤波法凭借它们的一系列优点被广泛应用于信号以及图象处理领域当中。

小波分析对于非稳态信号的处理已经成功的应用于各个领域当中。

它的灵活性、快速性、双域性以及深刻性使人们对这一方法有越来越多的信赖。

中值滤波是一种基于顺序统计量的非线性滤波方法。

这种方法不仅可以有效地去除脉冲噪声,同时,还可以很好地保留信号的细节(如边缘信息等)。

此外,由于中值滤波器的任何输出总是取自对应的滑动窗口中输入数据中的一个,这就意味着量化信
号经中值滤波后,信号幅度有较高的保真度,不会增
加新的量化级,从而避免引入量化噪声的干扰,影响信号分析的精确性。

二.基本原理
(一)小波降噪的主要原理
1.小波分析的理论基础
定义1设ΨL 2(IR )∩L 1(IRP 且^
Ψ
,则按如下方
式平移和伸缩而生成函数族{Ψa ,b }:
Ψa ,b =|a |-1
2Ψ(t -b a
)　a.b :R 但a ≠0
(1)叫分析小波或连续小波,Ψ叫基本小波或母小波。

定义2设Ψ是基本小波,Ψa ,b 是按(1)式给出
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26・成都航空职业技术学院学报Journal of Chengdu Aeronautic V ocational and T echnical C ollege
　2009年12月第4期(总第81期)V ol.25N o.4(Serial N o.81)2009
的连续小波,对f:L2(IR),信号f的连续小波变换WΨf(a,b)定义为:
WΨf(a,b)=<f,Ψa,b>=|a|-1
2 ∞-∞f(t)Ψ
(t-b)
a
)dt(2)任何存在反变换的变换都有实际意义,对连续
小波变换而言,可以证明,如果小波满足容许条件,则由WΨf(a,b)可以重构原信号f(t)
:f(t)=1
CΨ
∞-∞ ∞-∞[WΨf(a,b)]・Ψa,b(t)da
a2
ab(3)
2.小波降噪的基本步骤[1][2]
小波的多分辨率时频局部化分析特性可以在多个尺度下把信号中不同频率的成分分解到不同的子空间中去,如果对分解得到的小波系数作用阀值,将低于阀值的噪声成分所在频道的小波变换系数置零,保留相关频带的小波变换系数,然后重新合成信号,就可以得到消除噪声的信号。

小波降噪步骤
(1)小波基选取:选取不同的小波基对于不同信号的去噪效果是不同的,通常可以针对所关心的信号选取合适的小波基。

本文经过尝试各种小波基综合考虑选用Db16小波。

(2)小波分解:对信号做N层分解。

本文N取4。

(3)作用阈值:对小波分解的各层系数作用阈值。

本文选用软阈值函数处理方式。

(4)重构信号:将处理过的信号进行小波反变换恢复原始信号。

(二)自适应中值滤波主要原理[3]
1.中值滤波的基本性质[4][5]
中值滤波是由Tukey在1970年提出的,它主要用于对实值离散信号的滤波。

由于它具有良好的边缘保持特性和清除脉冲噪声的能力,故一经提出,便受到人们的重视。

对于一长度为L=2N+1(N 为正整数)的滤波窗口,设在第n时刻输入信号序列在窗口内的样点为x(n-N),…,x(n),…,x(n+N)。

那么此时中值滤波的输出被定义为:
y(n)=med[x(n-N),…,x(n),…,x(n+N)]
这里表示窗口内所有的数按从小到大的秩序排列后,取其中值的运算。

它有如下性质:中值滤波可以保护信号的边缘,使其不被模糊;当窗口的宽度为2N+1时,信号序列中宽度不大于的脉冲便会被中值滤波清除。

2.自适应中值滤波的基本原理
根据中值滤波器的基本性质,滑动窗口长度的大小对信号滤波性能起到至关重要的作用。

长度较
小的窗口能够较好地保护信号的细节信息,但却不能有效地滤除高斯白噪声和脉冲噪声;长度较大的滑动窗口能更好地抑制噪声,同时却使信号的边缘模糊,甚至丢失重要的有用信息。

针对这一缺陷本文应用了自适应中值滤波。

通常情况下,脉冲噪声点的幅度模值要大于其局部中值。

利用这一特点可以将明显的脉冲噪声点使用较大的滑动窗口,而对于其它噪声干扰较小的点用较小的滑动窗口,这样一来就可以更好地保护信号的细节信息,同时也可有效去除那些脉冲噪声点。

三.去噪效果讨论
针对以上两种方法,可以考虑取其各自的优点来弥补对方的不足。

本文选择了一种更有效的去噪方法———Db小波与自适应中值滤波耦合法。

下面对一简单含噪信号进行降噪处理来对比该方法的实用性。

图1是利用Matlab随机产生一个含噪信号。

图1　随机产生的含噪信号
一般情况下信号降噪的准则有两条:1)光滑性在大部分情况下,降噪后的信号应该至少和原信号具有同等的光滑性;2)相似性降噪后的信号和原信号的方差,估计应该是最坏情况下的方差的最小。

根据以上两条准则可以看出Db小波与中值滤波耦合法具有良好的降噪效果(图3)。

单纯Db的小波降噪虽然能很好地去除噪声,但一些细节信息也随着去噪过程被滤掉了(图2)。

中值滤波的降噪效果
・
3
6
・
则相对较弱一些。

图2　单纯Db 小波降噪后信号
图3　Db 小波与自适应中值滤波耦合法滤波后信号
四、应用与结论
通过上述验证结果表明Db 小波与自适应中值滤波耦合法是一种更为有效的去噪方法,将该方法运用到航空发动机领域中,对某型涡扇发动机慢车状态下前支点处某一测点的垂直方向振动信号作滤
波处理,结果如图4显示。

图4　Db 小波与自适应中值滤波耦合滤波后的信号
图5　局部放大的降噪前信号包络谱
由于测量所使用的传感器频率大概为20-700H z ,因此低于20H z 和高于700H z 的频率成分可
以视其为无可用价值的信号,必须将其有效滤除。

该方法滤波不但可以有效地将无可用价值信号成功滤除,而且还凭借小波变换的优势将中低频信号分辨率提高,从而将弱的中低频成分信息有效地提取出来。

这对于航空发动机转子早期的不平衡、不对中等故障有很好的识别作用。

为找出航空发动机的具体故障,将降噪前信号包络谱进行局部放大得到图5,可以看到第一个峰值所对应的频率为49.9H z ,经分析可知f =49.9H z 为发动机慢车状态低压转子转频。

经分析该发动机
的低压转子处可能出现不平衡故障。

因此,本文采用的Db 小波与自适应中值滤波耦合法不仅有较好的去噪能力,而且还可以有效保护信号的细节。

如将其运用到航空发动机振动信号分析中,能够有效去除一系列噪声,可为今后航空发动机振动故障诊断做一定的理论支持。

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(责任编辑　王晓霞)
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