小波去噪的流程图

影响： 1.零件的加工精度 2.表面粗糙度
1.主轴回转误差运动的测量
编码器 主轴
位移传感器X 测试球 位移传感器Y 传感器支架
1.主轴回转误差运动的测量
Y E F
敏感方向
E' D'
θ ΔY(θ) B θ A
D
C
A' X
ΔX(θ)
1.主轴回转误差运动的测量
主轴
光电索引传感器 测试球 电容位移传感器
小波去噪在主轴回转误差运动测量中的应用
报 告 人： 陈野 同组成员：谢胜龙 机械学院 2018年8月3日
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主轴回转误差运动的测量 拟解决的问题 方法和工具
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3
4
结论
1.主轴回转误差运动的测量
1.主轴回转误差运动的测量
1.主轴回转误差运动的测量
轴颈的圆度误差 轴承的缺陷和间隙 主轴受力变形挠曲 主轴支承的两端对轴 颈中心线不垂直
3.方法和工具
小波分析去噪的原理：
有用信号通常表现为低频信号或是相对比较平稳。而噪声 信号通常表现为高频信号。利用小波对含噪声的原始信号分解
后，含噪部分主要集中在高频小波系数中，并且，包含有用信
号的小波系数幅值较大，但数目少；而噪声对应的小波系数幅 值小，数目较多。 基于上述特点，可以通过不同的阈值标准的选取来对小波 系数进行处理。常用的阈值标准有硬阈值（即对较小的小波系
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （coif1小波）
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （ dmey小波）
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3.方法和工具
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （db2小波）
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （sym3小波）
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （ bior3.1小波）
数置为0，较大的保留或削弱）、软阈值和自适应阈值，然后
对信号重构即可达到去噪的目的。
3.方法和工具
小波分解示意图：
s
cA1 cA2 cA3 cD3 cD1
cD2
…
…
小波分解的结构示意图 小波分解系数示意图
3.方法和工具
小波去噪的流程图：
确定分 解层数
确定阈 值标准 去噪后 的信号
原始 信号 预处理
谢 谢

其它的滤波器处理效果：
IIR Filters 3阶巴特沃斯
3阶切比雪夫Ⅰ型
3阶切比雪夫Ⅱ型
3.方法和工具
其它的滤波器处理效果：
FFT低通滤波器
3.方法和工具
4.结论
1.小波去噪中小波函数的选择不唯一，不同的 小波函数可以到同样的效果； 2.对于某些信号的处理，分解层数并不是越多 越好； 3.对于平稳信号的滤波去噪，只要参数选择合 适，小波分析的去噪和传统的滤波器都可以 达到很好的效果。
1.测量实际转速 2.确定每一圈的起始点
传感器支架
2.拟解决的问题
… ?…
2.拟解决的问题
预计的数据处理流程：
去除趋势项
二值化
滤波去噪
3.方法和工具
小波变换的定义：
小波变换（wavelet transform，WT）是一种新
的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换
局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变 化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率” 窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
小波变 换多尺 度分解
各尺度 小波系 数去噪
小波逆 变换重 构信号
3.方法和工具
小波去噪处理（db3,4 level，硬阈值处理）：
3.方法和工具
db3小波，不同层数进行对比：
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3 level
4 level
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3.方法和工具
不同小波的选取进行对比： （Haar小波）
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(W f)(a, b) : a



t b f (t )( )dt a
3.方法和工具
小波变换的特点：
小波变换是将时间信号展开为小波函数族的线性 叠加，小波变换的核函数是小波函数，它在时间和频 率域内都是局部化的。所以，小波变换可对信号同时
在时－频域内进行联合分析。
在去噪方面，小波分析由于能同时在时－频域中 对信号进行分析，具有多分辨分析的功能，所以在不 同的分解层上有效的区分信号的突变部分和噪声，从 而实现信号的去噪。