本发明涉及信号处理技，特别是涉及一种变速滑油的金属屑末信号去噪方法及系统。
背景技术：
1、在机械设备的维护和监控中，滑油中的金属屑末的分析是一种重要的诊断手段。金属屑末的存在和特性反映了机械设备的运行状况、磨损程度和整体健康状态。然而，对金属屑末信号的准确分析受到多种因素的影响，如环境噪声、机械振动干扰以及油液气泡的存在。这些因素会干扰信号，导致监测和分析的不准确。因此，开发有效的金属屑末信号去噪方法对于提高设备的健康状态监测和维护具有极其重要的意义。
2、传统的去噪方法，如傅里叶变换和小波变换，在处理金属屑末信号时面临诸多挑战。这些方法虽然在某些情况下有效，但在复杂或不断变化的噪声环境中，其效果受到限制。特别是在处理非平稳信号时，这些传统方法往往难以适应信号的动态变化和噪声的多样性，导致高虚警率和金属屑末检测结果的误差，从而影响了方法的准确性和鲁棒性。
3、此外，传统去噪技术在处理频率覆盖范围广泛的信号时也存在局限性。对于金属屑末信号这类具有复杂频谱特性的信号，传统方法往往难以同时处理低频和高频成分中的噪声，尤其是在噪声与信号特性相近时。这导致去噪过程中可能损失重要的信号信息，或者无法有效去除噪声成分。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种变速滑油的金属屑末信号去噪方法及系统，分别对信号中的低频成分和高频成分进行去噪，并对去噪后的信号进行整合，提高了去噪的效果。
2、一种变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其包括：
3、s1，获取变速滑油的金属屑末信号；
4、s2，基于第一小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第一小波系数矩阵；所述第一小波变换参数包括第一品质因子、第一冗余因子和第一分解层数；所述第一去噪小波系数矩阵的第j行表示第j层分解得到的k个小波系数；j＝[1,2,…,m+1]，m表示第一分解层数；
5、s3，基于第二小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第二小波系数矩阵；所述第二小波变换参数包括第二品质因子、第二冗余因子和第二分解层数；所述第一品质因子与所述第二品质因子相等，所述第一分解层数与所述第二分解层数相等，所述第一冗余因子小于所述第二冗余因子；
6、s4，基于相邻系数阈值法对所述第一小波系数矩阵进行处理，得到第一去噪小波系数矩阵：
7、s41，将所述第一小波系数矩阵的行按照频率从低到高进行排列，得到第一小波系数排列矩阵；
8、s42，将所述第一小波系数排列矩阵中的第roundup(m/2)行至第m+1行的小波系数更新为0，得到第一小波系数更新矩阵；roundup表示向上取整；
9、s43，基于所述第一小波系数更新矩阵中第1行至第roundup(m/2)-1行中每行的小波系数得到每行的噪声估计值；表达式为：
10、
11、式中：σj表示第j行的噪声估计值，j＝(1,2,…,roundup(m/2)-1)，a为参数值，表示第j行的k个小波系数，表示的绝对值，表示第j行的k个小波系数的绝对值的中值；
12、s44，基于每行的噪声估计值确定每行的噪声阈值；表达式为：
13、
14、式中：λj表示第j行的噪声阈值，n表示金属屑末信号的长度；
15、s45，基于每行的噪声阈值对每行的k个小波系数进行去噪，得到所述第一去噪小波系数矩阵：
16、s451，计算每个小波系数的能量平方和，表达式为：
17、
18、式中：表示第j行的第k个小波系数的能量平方和，dj,k表示第j行的第k个小波系数，dj,k-1表示第j行的第k-1个小波系数，dj,k+1表示第j行的第k+1个小波系数，当k＝1时，dj,k-1＝0，当k＝k时，dj,k+1＝0；
19、s452，对每个小波系数进行判断，若则将dj,k更新为0，若则将dj,k更新为得到所述第一去噪小波系数矩阵；
20、s5，基于相邻系数阈值法对所述第二小波系数矩阵进行处理，得到第二去噪小波系数矩阵；
21、s6，基于第一小波变换参数对所述第一去噪小波系数矩阵进行小波逆变换，得到第一金属屑末去噪信号，基于第二小波变换参数对所述第二去噪小波系数矩阵进行小波逆变换，得到第二金属屑末去噪信号；
22、s7，对所述第一金属屑末去噪信号和所述第二金属屑末去噪信号进行整合，得到金属屑末去噪信号。
23、可选地，所述第一冗余因子的取值范围为1-9，所述第二冗余因子的取值范围为2-10。
24、可选地，所述第一冗余因子的取值范围为2-4，所述第二冗余因子的取值范围为6-8。
25、可选地，所述金属屑末去噪信号表达式为：
26、y(x)＝y1(x)+y2(x)；
27、式中：y(x)表示金属屑末去噪信号，y1(x)表示第一金属屑末去噪信号，y2(x)表示第二金属屑末去噪信号。
28、可选地，所述s2包括：
29、s21，基于傅里叶变换将所述金属屑末信号从时域转换到频域，并进行归一化处理，得到归一化信号；
30、s22，基于第一滤波器组对所述归一化信号进行滤波，得到所述第一小波系数矩阵；每个所述滤波器组包括一个高通滤波器和一个低通滤波器，高通滤波器的输出作为低通滤波器的输入，低通滤波器的输出作为下一组滤波器组中高通滤波器的输入，第一个滤波器组中高通滤波器的输入为所述归一化信号。
31、本发明还提供了一种变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其包括：
32、信号获取模块，用于获取变速滑油的金属屑末信号；
33、第一小波分解模块，用于基于第一小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第一小波系数矩阵；所述第一小波变换参数包括第一品质因子、第一冗余因子和第一分解层数；所述第一去噪小波系数矩阵的第j行表示第j层分解得到的k个小波系数；j＝[1,2,…,m+1]，m表示第一分解层数；
34、第二小波分解模块，用于基于第二小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第二小波系数矩阵；所述第二小波变换参数包括第二品质因子、第二冗余因子和第二分解层数；所述第一品质因子与所述第二品质因子相等，所述第一分解层数与所述第二分解层数相等，所述第一冗余因子小于所述第二冗余因子；
35、第一去噪模块，用于基于相邻系数阈值法对所述第一小波系数矩阵进行处理，得到第一去噪小波系数矩阵：
36、排列单元，用于将所述第一小波系数矩阵的行按照频率从低到高进行排列，得到第一小波系数排列矩阵；
37、更新单元，用于将所述第一小波系数排列矩阵中的第roundup(m/2)行至第m+1行的小波系数更新为0，得到第一小波系数更新矩阵；roundup表示向上取整；
38、噪声估计单元，用于基于所述第一小波系数更新矩阵中第1行至第rou ndup(m/2)-1行中每行的小波系数得到每行的噪声估计值；表达式为：
39、
40、式中：σj表示第j行的噪声估计值，j＝(1,2,…,roundup(m/2)-1)，a为参数值，表示第j行的k个小波系数，表示的绝对值，表示第j行的k个小波系数的绝对值的中值；
41、噪声阈值单元，用于基于每行的噪声估计值确定每行的噪声阈值，表达式为：
42、
43、式中：λj表示第j行的噪声阈值，n表示金属屑末信号的长度；
44、去噪单元，用于基于每行的噪声阈值对每行的k个小波系数进行去噪，得到所述第一去噪小波系数矩阵：
45、平方和子单元，用于计算每个小波系数的能量平方和；表达式为：
46、
47、式中：表示第j行的第k个小波系数的能量平方和，dj,k表示第j行的第k个小波系数，dj,k-1表示第j行的第k-1个小波系数，dj,k+1表示第j行的第k+1个小波系数，当k＝1时，dj,k-1＝0，当k＝k时，dj,k+1＝0；
48、去噪子单元，与对每个小波系数进行判断，若则将dj,k更新为0，若则将dj,k更新为得到所述第一去噪小波系数矩阵；
49、第二去噪模块，用于基于相邻系数阈值法对所述第二小波系数矩阵进行处理，得到第二去噪小波系数矩阵；
50、小波逆变换模块，用于基于第一小波变换参数对所述第一去噪小波系数矩阵进行小波逆变换，得到第一金属屑末去噪信号，基于第二小波变换参数对所述第二去噪小波系数矩阵进行小波逆变换，得到第二金属屑末去噪信号；
51、信号整合模块，用于对所述第一金属屑末去噪信号和所述第二金属屑末去噪信号进行整合，得到金属屑末去噪信号。
52、可选地，所述第一冗余因子的取值范围为1-9，所述第二冗余因子的取值范围为2-10。
53、可选地，所述第一冗余因子的取值范围为2-4，所述第二冗余因子的取值范围为6-8。
54、可选地，所述金属屑末去噪信号表达式为：
55、y(x)＝y1(x)+y2(x)；
56、式中：y(x)表示金属屑末去噪信号，y1(x)表示第一金属屑末去噪信号，y2(x)表示第二金属屑末去噪信号。
57、可选地，所述第一小波分解模块包括：
58、傅里叶单元，用于基于傅里叶变换将所述金属屑末信号从时域转换到频域，并进行归一化处理，得到归一化信号；
59、分解单元，用于基于第一滤波器组对所述归一化信号进行滤波，得到所述第一小波系数矩阵；每个所述滤波器组包括一个高通滤波器和一个低通滤波器，高通滤波器的输出作为低通滤波器的输入，低通滤波器的输出作为下一组滤波器组中高通滤波器的输入，第一个滤波器组中高通滤波器的输入为所述归一化信号。
60、本发明的效果如下：
61、本发明变速滑油的金属屑末信号去噪方法，基于第一小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第一小波系数矩阵，基于第二小波变换参数对所述金属屑末信号进行小波变换分解，得到第二小波系数矩阵，通过选择不同的冗余因子，可以灵活调整品质因子，从而使小波变换适应不同频率特性的信号，能够更好地捕捉信号中的瞬时特征，基于相邻系数阈值法对所述第一小波系数矩阵进行处理，得到第一去噪小波系数矩阵，基于相邻系数阈值法对所述第二小波系数矩阵进行处理，得到第二去噪小波系数矩阵，通过比较相邻小波系数的大小，确定哪些系数代表噪声，并将其滤除，进一步减少噪声对信号的影响，能更精确地区分信号和噪声，尤其是在信号的局部特性变化较大时。
1.一种变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其特征在于，所述第一冗余因子的取值范围为1-9，所述第二冗余因子的取值范围为2-10。
3.根据权利要求2所述的变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其特征在于，所述第一冗余因子的取值范围为2-4，所述第二冗余因子的取值范围为6-8。
4.根据权利要求1所述的变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其特征在于，所述金属屑末去噪信号表达式为：
5.根据权利要求1所述的变速滑油的金属屑末信号去噪方法，其特征在于，所述s2包括：
6.一种变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其特征在于，其包括：
7.根据权利要求6所述的变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其特征在于，所述第一冗余因子的取值范围为1-9，所述第二冗余因子的取值范围为2-10。
8.根据权利要求7所述的变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其特征在于，所述第一冗余因子的取值范围为2-4，所述第二冗余因子的取值范围为6-8。
9.根据权利要求6所述的变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其特征在于，所述金属屑末去噪信号表达式为：
10.根据权利要求6所述的变速滑油的金属屑末信号去噪系统，其特征在于，所述第一小波分解模块包括：
