熊婷婷

(安徽工业经济职业技术学院 电气工程学院，合肥 230051)

21世纪是一个科技大爆炸的年代，各个领域飞速发展.在很多领域的研究中，都需要对其系统所反馈回来的信号做分析，以此作为根据从而找到系统内部的相关故障[1].然而实际应用中，系统反馈回来的信号受到的影响较大，常常会带有较大的噪声，且故障信号是不稳定的，多是突变信号，这就大大增加了信号提取的难度[2].傅里叶分析在对突变信号检测时常因在时域不能局部化，导致检测到的突变信号不准确[3].

在检测突变信号时，常常用小波分析法，不仅能在时域局部化，同时还可以调节时窗和频窗的宽度[4].当获取一部分突变信号后，信号的函数图是一段连续的信号时，在信号的突变点处得到小波变换的模取极大值；当尺度增大时，多分辨小波分析中噪声所引起的模的极大值就会迅速减小，这样突变信号就得以被识别[5].小波分析被广泛应用，不仅因其能在低噪比的信号中提取出故障信号，还因其能在一定程度上滤去噪声.

1 抗振动降噪机理分析

1.1 小波去噪的概念

小波去噪是根据某一衡量准则去寻找最接近真实信号的信号值，最终目的是为了去除噪声，其本质是数学上的函数逼近问题.由于小波基函数的一系列函数变换会形成一个函数空间，把含噪信号映射到小波函数空间内，找到最佳映射结果，从而得到恢复后的真实信号，这就是小波去噪[6].

1.2 去噪模型……

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