旋转机械采集到得振动信号进行消燥

资 源 简 介

旋转机械采集到得振动信号进行消燥

详 情 说 明

旋转机械振动信号消燥技术解析

在工业设备监测领域，旋转机械（如电机、涡轮机等）的振动信号分析是故障诊断的重要手段。但由于现场环境复杂，采集到的信号往往包含各种噪声干扰，需要进行专业的消燥处理。

典型的噪声来源包括： 电磁干扰：来自电源线或附近电气设备 机械噪声：设备摩擦或结构共振产生 环境振动：其他设备传递的振动干扰

MATLAB环境下常用的消燥方法：

频域滤波技术： 通过FFT变换将信号转换到频域后，可识别并滤除与设备转速无关的频率成分。需要特别注意保留设备的特征频率及其谐波成分。

小波阈值去噪： 特别适合非平稳信号的噪声处理，通过小波分解后对不同尺度系数进行阈值处理，能有效保留信号的瞬态特征。

经验模态分解： 将信号自适应分解为多个本征模态函数，通过筛选有效IMF分量实现信噪分离。

实际应用中常采用组合方法，例如先进行带通滤波消除明显干扰，再通过小波变换精细处理。关键是要根据设备特性和噪声特征选择合适的方法，并验证处理后信号是否保留了关键的故障特征信息。