纪俊卿，张亚靓，孟祥川，许同乐

(山东理工大学 机械工程学院，山东 淄博 255049)

0 引 言

在机械轴承的工作过程中，由于设备处于压力变化大、温差大和腐蚀气体含量高的特殊环境中，其机械轴承常常出现故障[1-3]。在仪器的检修过程中，轴承的振动信号通常比较微弱，且伴随大量噪音，传统的小波降噪方法不能满足提取轴承微弱故障振动信号的要求。采用合适的信号降噪的方法，对于机械轴承故障的预防检测起着关键作用[4-6]。

由于小波变换的降噪方法降噪能力差，Donoho、Johnstone等学者于1995年提出了一种通过小波阈值函数将含噪信号分解、重组的降噪方法，与小波变换相比，它能够更清楚的反映信号的非平稳变化的特性，提取其微弱的有效信号[7-10]。所提出的小波降噪方法有两种：硬阈值法和软阈值法。而硬阈值法和软阈值法分别有存在间断点、与原信号相比有恒定误差的缺点，有效特征不明显，并不能满足如今信号处理分析的要求。国内有许多学者针对软硬阈值的缺点对其进行改进，但由于缺少灵活因子，适应性较差以及偏差较大等问题，降噪效果并不理想。比如有的学者[11]为了克服传统方法的缺点，在半软阈值的基础上提出新的阈值函数，但新阈值降噪的信号仍含有一定程度的误差；文[12]以软硬阈值为基础，提出一种改进阈值来解决传统方法存在问题，但由于每一层分解阈值固定不变，在一定程度上限制了算法的灵活性。

对于不同噪声的适应能力不强，降噪能力不高。……