王晓蓉 王海超 王春光*

(1.内蒙古农业大学 机电工程学院，呼和浩特 010018；2.内蒙古农业大学 能源与交通工程学院，呼和浩特 010018)

铡草机是我国使用最早、应用较广泛的饲草料加工机械[1-2]，研究其振动信号能为机具优化设计，提高机具生产率与降低功耗提供理论依据。采集振动信号时，由于秸秆加载、传感器及传感器线固定等问题，机具的振动信号必然会受到噪声干扰，从而会降低后续分析的准确性[3-4]。铡草机振动信号是一种非线性、非平稳信号，传统去噪方法受到限制，因此，铡草机振动信号去噪算法的研究，对指导铡草机结构设计与改善生产环境具有一定意义。

目前，小波阈值去噪是一种适用于非平稳信号去噪的算法[5-6]，并以此为基础，发展了许多关于改进阈值与阈值函数的新算法[7-8]，其中小波自适应阈值去噪算法被广泛应用[9-10]，但其仍存在小波基函数与分解层数选择困难的问题。已有研究提出了EMD(Empirical mode decomposition)分解[11]，该方法对非平稳信号具有良好的适应性与多分辨率特性，可实时、高效分解信号，故被应用于非线性、非平稳信号去噪[12-13]，但其直接将高频分量滤除，会导致信号失真。在此基础上，将小波阈值去噪与EMD分解结合[14-16]，克服了EMD去噪算法粗疏的问题，但该算法延续了小波阈值去噪的阈值选取方法，不能根据信号分解的不同而自适应改变，无法达到精确去噪。

基于上述分析，本研究在分析总结已有算法的基础上，将EMD与基于SURE(Stein’s unbiased risk estimate)的小波自适应阈值去噪相融合，拟采用EMD方法分解信号，利用自相关函数特性判断含噪分量，基于二阶可导阈值函数与SURE自适应阈值理论，实现铡草机振动信号自适应阈值去噪。……