关键词：小波包;;信息熵;;经验模态分解;;小波降噪;;补偿
摘 要：机床加工精度是决定工件质量的最重要因素,在机床加工过程中,既有静态误差,也有动态误差,两者都会不同程度的反映到工件表面上,影响表面质量。因此要对机床表面质量信号进行降噪处理。但传统的降噪处理方法只能进行局部的频率信号处理,造成大量信号信息丢失。因此提高对机床加工表面形貌的信号成分分解精度及改进降噪效果是对表面形貌研究的重要课题。本文首次提出基于最佳小波包基的改进信号分解方法,该方法通过信息熵值准则确定最优的小波包基使得分解的信号频段内能量分布更均匀,结合高频谐波加入法(HFHA-EMD),进一步提高经验模态分解(EMD)分解的效果。并首次提出带补偿的小波降噪方法(WDCL),该方法在传统小波降噪的基础上,引入补偿机制,通过调节不同频率成分的降噪通过率,降低真实信号成分的损失并进一步去除噪声成分。最后本文针对基于最佳小波包基的改进信号分解方法和带补偿的小波降噪方法进行实验验证,实验结果表明新方法可以有效的提高信号分解精度和降噪效果。
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