邵 旋,康兴无,王旭平,袁晓静,路国超

(1.火箭军工程大学， 西安 710025； 2.中国人民解放军96921部队，北京 100000)

随着我国军事及航空航天领域的迅猛发展，特装车辆扮演着越来越重要的角色，变速箱是车辆动力传动系统中的关键部件，对其进行健康监测和故障诊断显得十分重要。基于振动信号的故障诊断对故障较为敏感，且操作简单，无需拆解变速箱，得到广泛的应用。然而从变速箱等实际机械结构采集到的振动信号往往含有大量的噪声，如何降低噪声带来的影响,提取真实有效的振动信号，是目前面临的主要困难[1]。小波变换具有较好的刻画局部时频特征及多分辨率分析的能力[2]，是目前信号降噪处理中较为广泛的一种方法[3]。常用小波降噪方法有小波分解与重构、阈值降噪、模极大值降噪、平移不变量降噪以及相关性降噪等[4]。小波阈值降噪法适应性广，降噪效果较好，且较为完好地保留了原始信号特征，因此是应用最广泛一种降噪方法。但小波降噪质量易受小波函数、分解层数等多参数的影响，目前尚无确定的小波函数与分解层数等参数选择的最优方法。

1 小波阈值降噪原理及传统评估指标

1.1 小波阈值降噪原理

设一维含噪信号的简单模型为

f(i)=s(i)+n(i)

其中：s(i)为真实信号；n(i)为噪声信号；f(i)为含有噪声的信号。

通常认为n(i)是服从分布为N(0,σ2)的高频白噪声，而实际结构中采集的真实信号s(i)一般是一些较为平稳的信号或是低频信号。小波阈值降噪通过对含噪信号进行小波分解，得到相应低频逼近系数和高频细节系数，然后采用合适的阈值函数对各高频细节系数进行阈值量化处理，最后将信号重构即可得到降噪后的信号。……