基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。