项目说明

旋转机械设备出现故障损伤时，振动信号中通常包含有规律性的故障特征，其提取对于设备故障诊断具有重要意义。但由于噪声干扰、传递路径衰减、多振源耦合等因素，往往需要对振动信号进行降噪处理，如滤波器降噪、小波阈值降噪、SVD 降噪以及经验模态分解降噪等，才能顺利提取出故障特征。此外，在旋转机械设备平稳运行工况下，适应于振动信号的周期性变化特征，时域同步平均降噪方法也得到了广泛应用。

TSA 降噪原理

旋转机械设备运行时的振动信号为y(t)y(t)y(t)，采样时间间隔为ΔtΔtΔt，则采样振动信号为y(kΔt)y(kΔt)y(kΔt)，记作y(k),k=0,1,…,Ny(k), k=0, 1, …, Ny(k),k=0,1,…,N（NNN为振动信号采样数据点数）。若y(k)y(k)y(k)由周期为NTN_TNT（NTN_TNT为一个时间周期内的采样数据点数）的特征信号s(k)s(k)s(k)和白噪声sn(k)s_n(k)sn(k)组成，即

那么将y(k)y(k)y(k)以整数周期zNTzN_TzNT（zzz为正整数）的数据长度进行分段，总共分成PPP段，其中第p(p=0,1,…,P−1)p (p=0, 1, …, P-1)p(p=0,1,…,P−1)段信号表示为

式中k′=1,2,…,zNTk'=1, 2, … , zN_Tk′=1,2,…,zNT。将PPP段信号相加，鉴于白噪声的不相干特性，可以得到

设输出信号为
则
由此可见，输出信号y′(k′)y'(k')y′(k′)中的白噪声是原来信号y(k)y(k)y(k)中白噪声的1/P1/\sqrt{P}1/P倍，信噪比（Signal toNoise Ratio，SNR）则提高到了PPP倍，且分段数PPP越大，SNR 越高，这就是传统TSA降噪的基本原理。

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