(整期定稿)网络首发时间:2019-08-07 11:47:13

针对模具修复锤击力信号采集噪声干扰较大的问题,运用dbN(db为Daubechies的简写,N表示小波阶数)小波对锤击力信号进行小波分解低频系数信号重构。保留信号的低频系数,舍弃高频系数,重构后信噪比为10. 077 8,均方根误差为0. 663 3,初步实现了模具修复锤击力信号的降噪。在dbN小波分解的基础上进行阈值化处理,处理后的信噪比SNR明显提高,最大值为44. 231 3 d B,均方根误差RMSE明显降低,最小值为0. 012 5。实验结果表明两种方法都能实现对锤击力信号的噪声滤除,其中软阈值法还能较大程度的还原原始信号在突变点处的细节特征,避免了信号的失真,保证了模具修复锤击力信号后续计算准确性。

哈尔滨市科技创新人才创新基金(2017RAXXJ012); 宁波市工业重大专项资助项目(2017B10027); 丹阳市丹凤朝阳人才计划项目(20162312); 浙江省自然科学基金(LY17E050013);

锤击力信号; 小波分解; 阈值处理; 信噪比; 均方根误差;

10.15938/j.jhust.2019.04.017

TG76

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