第6期（总第227期） 2016年12月
·测试与诊断·
车用发动机 VEHICLEENGINE
基于零空间追踪和SWT的柴油机
信号降噪研究
吴春志，贾继德"，张玲玲”，贾翔宇，张帅
No 6 (Serial No 227)
Dec 2016
(1.军事交道学院军用车辆系，天津300161；2.96274部队，河南洛阳471002）
摘要：为减少柴油机振动信号的噪声干扰，提取有用的信息，提出了一种基于零空间追踪算法和同步压缩小波变换相结合的组合降噪方法，利用压缩小波对主频信号精细重构的优点与零空间追踪算法的自适应分解的特点对信号进行降噪处理。该方法相比EMD更加适应柴油机振动信号特点，仿真和实例信号表明，该方法取得了较好的降噪效果。
关键词：零空间追踪；信号处理；压缩小波 DOI: 10 3969/j issn 1001-2222 2016 06 015
中图分类号：TH212：TH2133
文献标志码：B
柴油机机穗结构复杂，激励源较多而且运行条件十分恶劣，从缸体采集振动信号进行故障分析时会有较强的噪声干扰，严重制约了对故障信号的处理及对故障类型的判断。为了有效提取故障信息，提高故障特征分析的准确性，研究人员提出了很多种降噪的方法。传统的小波分析因其良好的时频特性以及多分辨率的特点，在信号降噪方面得到较为广泛的应用-3]，但是处理信号时需要选取相应的小波基，小波基对降噪效果有较大影响,这限制了小波分析在降噪方面的应用。Huang提出的经验模态分解（EMD)方法能够自适应地分解信号，不再受小波基选取的困扰，受小波分解阈值降噪的启发，研究人员利用EMD自适应地进行阅值降噪，取得了-定的成果5-，但是EMD缺乏理论支持，而且对于具有调幅调频以及冲击信号的柴油机振动信号来说，EMD的降噪效果不是很明显。零空间追踪算法(nullspacepursuit，NSP）也是一种自适应分解算法，对于此类信号分解降噪效果要好于EMD[8]
同步压缩小波变换（SWT）是由Daubechie提
出的一种时频重排方法，该算法以小波变换为基础，是小波变换的进一步发展。通过对小波变换的复数谱沿着频率轴方向进行重排，可显著提高时频分辨率，而且对信号重构不失真。该方法已经在信号
收稿日期：2016-04-23；修回日期：2016-07-03 基金项目：后勤保障部重点项目（BS311C011）
文章编号：1001-2222(2016)06-0078-05
分析、特征提取等方面取得良好的应用效果10-12]
为了进一步提高零空间追踪算法的分解降噪能力，本研究提出一种组合降噪方法。利用同步压缩小波对信号的主要分量进行精细重构，再用NSP对每个分量信号进行分解，去除残余分量后合成，达到降噪的目的。
1零空间追踪算法 1.1算法介绍
零空间追踪算法是由SilongPeng提出的一种新的基于算子的信号分解算法。区别于经验模态分解算法（EMD），EMD得到本征模态函数（IMF)根据的是信号原始的局部极值，而零空间追踪算法利用局部奇异线性算子分解信号的过程是一个最优化问题的正则化方法，主要目的在于将信号分解为一系列局部窄带信号以及一个残余分量。对于含噪信号来说，噪声部分集中在残余分量中，因此NSP也
可以对信号进行降噪处理。 1.1.1局部奇异线性算子
局部奇异线性算子是零空间非零且具有紧支特性的一种线性算子[13]。该算子作用于信号时会去掉属于局部奇异线性算子零空间的部分，从而实现对信号的过滤，通过运算，信号会被分为属于和不属
作者简介：吴春志（1991一）.男，硕士，主要研究方向为信号分析、特征提取及故障诊断：523649763@qqe0m。通讯作者：贾继德（1962一），男，教授，博士，主要研究方向为信号分析、特征提取及故障诊断;jide@ustcedu，