微弱动不平衡信号的谐波小波包提取

在刚性转子动平衡修正中,对有效的振动信号进行检测和提取是直接关系到后期计算与动平衡修正效果好坏的最关键的一个环节,谐波小波具有良好的盒形谱特性、存在明确的函数表达式、时域定位准确和算法实现简单等优点,而在谐波小波的基础上实现的谐波小波包算法既拥有谐波小波的优点,并且还能对分析频段进行任意的划分,以便提取和分析更加细致的信息,通过模拟给出了采样信号,并使用谐波小波包算法对采样信号进行滤波处理,有效地滤除了干扰信号,最终成功地提取到了目标振动信号。     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

基于零电平处信号导数分析的分布式光纤传感定位算法研究

为了提高基于双Mach-Zehnder干涉(DMZI)原理的 分布式光纤传感系统的性能,提出一种 基于零电平处信号导数分析的快 速定位算法。利用信号在零电平处的导数大小,提取信号中最高频率附近的一段进行 时延估计,进而获得扰动发生位置。 由于提取信号的频率和带宽相对较大,因此系统的定位误差较小。与离散小波提取起始点信 号相比,本文算法能够适应更多的扰 动事件类型,且由于离散信号导数计算的复杂度远低于离散小波的傅里叶变换,运算时间大 幅降低,提高了系统的实时性。实 验结果表明,本文算法在10M/s采样率下,最大定位误差为 20m,而且计算时间少于0.13s。     

结合小波变换的超完备独立分量分析

利用离散小波变换提出了一种结合小波变换和独立分量分析的超完备独立分量分析方法.对比现有的Overeomplete ICA算法,该算法利用了全局的观测信息,且实验子过程的有效长度仅为原来的一半.实验表明该算法能有效分离超完备情况下的混合语音.     

基于小波分析的汽轮机偏心信号监测研究

为提取汽轮机现场振动信号中偏心信号分量,方便偏心监测系统应用,提出一种基于小波分析的汽轮机偏心信号监测设计方案,利用小波Mallat算法对采集到的振动信号进行快速高频滤波,采用小渡包算法提取偏心信号特征.通过对振动模拟试验台采集到的信号进行滤波的试验证明该设计方案能够成功提取偏心信号.小波分析有效反映汽轮机现场振动信号特性,在偏心监测系统中取得良好效果,提高偏心监测精度.     

基于离散平稳小波变换的红外图像对比度增强

提出一种基于离散平稳小波变换的红外图像增强方法,对红外图像进行离散平稳小波 变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的非线性增强方法进行对比度增强。实验结果表明,本文提出的方法在有效的提高红外图像中目标对比度的同时,又能突出红外图像的细节部分信息。算法在性能上优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法和基于离散正交小波变换的对比度增强方法。     

基于正交最小二乘算法的小波神经网络

小波神经网络是小波函数在神经网络中的应用，本文从回归分析出发，讨论了基于离散小波变换的小波族的截断问题，然后利用正交最小二乘算法进行了小波神经元函数的选择。     

小波分析法解决无线定位跟踪问题

无线定位中,信号的非视距传播（NLoS）很大程度上决定了移动台的定位精度,而小波分析理论在信号处理中有较为明显的优点,提出了一种在蜂窝网络中非视距环境下对移动台（MS）的定位及跟踪算法。利用小波变换对信号的分解和重构,实现了对TDOA测量值误差的修正,再利用经典Chan算法对移动台位置进行估计,配合相应的距离门限值对移动台的位置进行跟踪定位。仿真结果表明,该算法能够有效地实现对移动台位置的静态定位和动态跟踪,并明显优于同等环境下经典算法的仿真结果,有效提高了定位精度。     

逆向工程中对离散点云的特征识别算法探究

基于逆向设计中点云处理的表面识别问题,本文提出了一种基于小波变换的离散点云数据的特征识别算法。首先将离散点云表示成小波变换可以处理计算的形式,然后在此基础上提出了具体的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例,对二维离散点云的小波分解算法进行验证分析。实验结果表明本文提出的算法达到了对点云数据的特征分解的目的。将离散点云数据按特征分解从而提取出不同的特征成分,可以根据后期点云预处理的不同要求,将小波变换后的数据进行进一步的处理。     

小波分析包络提取及在DSP上的实现

在实时信号分析中，离散小波变换在DSP上的有效应用受到了特别的关注，介绍了Mallat快速小波变换算法，通过与常用小波基相对应的正交镜像滤波器组，实现了对信号的快速小波分解；利用小波的频带分离特性和噪声的小波变换特性，提高了信号包络提取的精度。     

某结构体的振动特性分析

通过对振动信号处理方法研究和基于MATLAB的某产品振动信号处理,运用了解和掌握的振动信号处理的一些方法以及MATLAB中与信号处理相关的工具包及函数,同时用给出的实测振动数据给出了7个加速度计在532转速下的时域和频域内的处理图形。根据测试数据的处理结果,分析出了各测振点的振动情况及其相关性,并确定结构体的振源所在,使我们能更直观地解决复杂结构振动问题。同时分析结果表明时域表示较为形象和直观,频域表示信号则更为简练,剖析问题更加深刻和方便。     

基于EMD与加权一阶局域法变压器振动信号预测

针对变压器振动信号呈现非平稳、非线性的特点,提出将经验模式分解(EMD)与加权一阶局域法相结合,实现对变压器振动信号的趋势预测。首先,将现场采集到的振动信号进行经验模式分解,然后应用相空间重构理论,确定合适的时间延迟和嵌入维数对各固有模式函数进行相空间重构。随后采用加权一阶局域法对振动信号各分量进行预测、合并。实验结果表明,该方法能够准确预测变压器振动信号变化趋势,可对变压器运行状态进行有效的监测。     

振动信号趋势项提取方法研究

针对某车载武器振动位移测试中存在的严重趋势项干扰问题,提出了基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的信号处理方法.为有效提取趋势项,提出了一种新的趋势项判定方法.该方法根据振动信号相对时间轴对称的特点,通过比较各IMF分量与原始信号的均值判定该阶IMF分量是否为趋势项.模拟振动信号仿真证明了方法的有效性.最后对实测信号进行了EMD处理并最终重构了振动位移信号,与小波变换方法及一种定性的EMD趋势项判定方法进行了比较,结果表明提出的基于EMD的信号趋势项提取和判定方法有更大的优越性,有助于客观评价该武器性能.     

基于小波包变换实时检测回转电机振动信号

小波包变换不仅能检测非平稳信号的整次谐波,还能检测信号的非整次谐波,而且小波变换本身对信号的奇异点十分敏感,因此可以用来跟踪牙轮钻机振动信号。简述了小波包变换的原理,并基于Matlab实现了对牙轮钻机振动信号的处理。该处理具有信噪分离、测量牙轮钻机振动功率谱、牙轮钻机振动信号的时域-频域变化规律、牙轮钻机振动速度信号三维图、伴有噪声的原始振动波形和噪声波等测量功能。实测某矿山YZ-35C牙轮钻机的振动速度信号,实测效果优于P3562A动态信号分析仪的测量结果,结果表明该方法是可行的和有效的。     

基于CA-CFAR桥梁振动目标位置及频率检测方法

雷达在桥梁健康检测领域已经成为最主要的工具之一,主要因为其非接触性、以及可连续,全面检测等优势,雷达对桥梁健康的检测主要通过对桥梁所产生的振动信号进行分析,雷达振动信号包含相位信息,方便对形变量进行提取。对振动信号的检测,通常需要对原始信号进行形变反演,在反演后的信号上再对振动信号进行检测,但是桥梁振动信号通常处于复杂环境中,在杂波以及噪声的影响下,反演后的信号难以呈现振动信号本身的特征,不易进行检测。因此本文提出基于CA-CFAR的桥梁频率检测方法,先在距离多普勒域对距离单元进行检测,再基于振动信号自身具有周期性、多次谐波的特征对信号频率进行检测,本文的方法直接对雷达信号进行频率检测,减少了形变量反演所造成的误差。首先给出了振动信号几何模型以及信号模型。然后论述了检测算法原理。最后通过实验对算法的可行性进行了验证。      

Vibration analysis for bearing fault detection and classification using an intelligent filter

This paper proposes an intelligent method based on artificial neural networks (ANNs) to detect bearing defects of induction motors. In this method, the vibration signal passes through removing non-bearing fault component (RNFC) filter, designed by neural networks, in order to remove its non-bearing fault components, and then enters the second neural network that uses pattern recognition techniques for fault classification. Four different categories include; healthy, inner race defect, outer race defect, and double holes in outer race are investigated. Compared to the regular fault detection methods that use frequency-domain features, the proposed method is based on analyzing time-domain features which needs less computational effort. Moreover, machine and bearing parameters, and the vibration signal spectrum distribution are not required in this method. It is shown that better results are achieved when the filtered component of the vibration signal is used for fault classification rather than common methods that use directly vibration signal. Experimental results on three-phase induction motor verify the ability of the proposed method in fault diagnosis despite low quality (noisy) of measured vibration signal.     

自适应小波包的光纤传感器信号压缩感知

在由分布式光纤传感器构成光纤周界报警系统中 ,针对大规模、高分辨率的光纤振动信号在采样、传输、存储和重 构过程中会受到网络带宽、存储容量等限制问题,提出基于自适应小波包的光纤传感器信号 压缩感知方法。首先,采用小波 包对光纤振动信号进行多层稀疏变换,通过求取小波包系数的数学期望来选取初始置零阈值 ;然后,对光纤振动信号进行重 构并求取重构信号精度,再根据信号的重构精度采用迭代计算方法求取小波包系数的最佳置 零阈值,使光纤振动信号在满足 重构精度的前提下具有最高稀疏度,实现信号的自适应压缩感知;最后,根据光纤振动信号 的特征,采用K-SVD算法训练 得到过完备字典,结合正交匹配跟踪方法完成光纤振动信号的高精度重构。大量实验证明, 与传统压缩算法相比较,新方法的各方面性能均得到较大程度 提高。     

线激光散斑检测弹幕武器炮口振动测量方法

为了解决在弹幕武器射击时的恶劣环境下,频域分布复杂的炮口振动信号测试难题,采用线激光散斑场光电检测方法,研究了振动信号与输出电流数学关系,分析了基于雪崩光电二极管的光电检测电路噪声与幅频特性,提出了一种基于身管表面线激光散斑效应的炮口振动测量的方法,并进行了25m远处的振幅在微米级、频率为50Hz~16kHz振动信号的检测实验。结果表明,线激光散斑检测炮口振动振幅在微米量级。该测量方法具有频率响应范围宽、测量距离远、灵敏度高等优点,实现了远距离、宽频域振动信号的检测。     

一种基于Morlet小波的振动信号包络提取方法

本文分析了Morlet小波的性质,定义了小波包络的概念,进而提出了一种振动信号的小波包络提取方法,理论分析和实验表明,在振动信号的包络提取中,该方法优越于希尔伯特变换方法。     

基于匹配解调方法的光纤光栅振动检测技术与实验研究

介绍了光纤光栅振动检测原理及优点,建立了光纤光栅加速度振动检测的力学模型,分析岩土、结构、建筑行业低频微振动监测的单点光栅匹配解调方法,利用反卷积方法进行传感光栅中心波长的解调,并进行了模拟仿真和实验分析,通过对低频振动信号应用匹配光栅解调检测以及对信号频谱分析,得知该技术方法可行,能有效检测低频振动.