小波滤波在白车身装焊误差区域识别中的应用

采用小波滤波方法对白车身原始三坐标测量数据进行滤波,对滤波后得到的趋势项进行聚类分析,进而识别白车身装焊误差区域。结果表明,这种方法可更准确的识别出误差区域。     

轿车白车身模态试验与有限元模态分析的对比

以某轿车白车身为研究对象,利用模态试验分析方法研究该白车身的振动,用随机信号对白车身进行激励,测得固有频率、阻尼、振型等模态参数.并与该白车身的有限元模态分析结果进行对比,用分析结果的差别评价该白车身动态特性.     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声 ,使内燃机关键参数的计算比较困难 ,已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差 ,且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移 ,难以确定速度曲线局部极值点的位置 .为去除信号中的噪声 ,提出了一种基于多分辨率分析的相关算法 ,首先对原始信号进行小波变换 ,根据规划后的相关函数 ,仅选择对应于信号的小波变换的模极大值 ,将信号和噪声分离开来 ,然后再重建信号 .将该方法用于R410 2型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中 ,并与IIR滤波后的结果进行比较 .可以看出 ,相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑 ,还避免了IIR滤波中存在的相位滞后 .这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时 ,又能较理想地去除噪声的干扰     

独立分量分析在PET图像去噪处理中的应用

独立分量分析（independent component analysis,ICA）是基于信号高阶统计量的盲源分离方法.提出将这种算法与中值滤波和小波滤波相结合应用于正电子发射计算机断层扫描（Positron Emission Tomography,PET）图像的去噪处理中,并与中值滤波和小波滤波进行对比分析.仿真实验证明了本文算法相较于中值滤波和小波滤波在PET图像处理中取得了更好的效果.     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声，使内燃机关键参数的计算比较困难，已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差，且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移，难以确定速度曲线局部极值点的位置．为去除信号中的噪声，提出了一种基于多分辨率分析的相关算法，首先对原始信号进行小波变换，根据规划后的相关函数，仅选择对应于信号的小波变换的模极大值，将信号和噪声分离开来，然后再重建信号．将该方法用于R4102型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中，并与IIR滤波后的结果进行比较．可以看出，相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑，还避免了IIR滤波中存在的相位滞后．这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时，又能较理想地去除噪声的干扰．     

基于Daubechies小波变换在GPS信号处理中的应用

利用小波变换理论对带有噪声的GPS定位信号进行滤波，用多尺度分析特性对其信号进行轮廓和细节部分的逐步分解，将分解后的小波系数进行反变换可求出原始纯净信号。实验表明，Daubechies小波滤波器在对GPS信号滤波中达到满意效果。     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式。从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法。经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信号和波形都有较好的恢复作用,克服了均     

小波采样的滤波算法研究

针对经典小波采样理论不能如同香农定理应用采样值对连续信号进行滤波,该文在小波采样存在条件下,提出一种基于采样值的小波滤波算法。该算法突破经典小波采样理论仅研究单个Hilbert空间信号重构的局限性,从多分辨分析逼近出发,基于采样值构建信号逼近准则函数,进而计算信号在小波空间的正交投影,实现小波滤波。仿真试验证明该算法能够有效地基于采样值,对连续信号进行小波滤波。     

主成分分析在白车身焊装误差控制中的应用

对白车身焊装过程中的焊装点超差区域进行分析,应用主成分分析方法从CMM测量数据中分析出误差因素个数并且在测点误差中分离出调整量．结合实际白车身焊装过程中的误差源并参考调整量进行修正．针对右后围灯区域的焊装点CMM测量数据超差案例进行应用。验证了主成分分析在白车身焊装误差控制中的有效性．     

基于小波分析与贝叶斯估计的组合统计建模

小波分解方法可以实现时间序列的分解。利用小波分析分解出趋势项序列与周期项序列,分别对 两部分序列建立ＡＲＭＡ模型进行预测,并重构序列。为了降低估计效率的代价,本文引入ＭＣＭＣ方法对 趋势项和周期项序列建立的ＡＲＭＡ模型参数进行估计,得出自回归系数与剩余项（趋势项序列减去自回 归项的预测值）,并利用ＯＬＳ方法对剩余项重新估计,最后重组序列。利用样本外数据进行预测分析,我 国铁路货运量数据的实证分析结果表明,小波分析的引入可提高预测效果,基于小波分析与ＭＣＭＣ ＯＬＳ 估计组合方法与其他方法相比,预测效果更好。     

基于小波分析的水泵机组振动故障诊断

介绍了小波分析的基本原理、多分辨率分析的特点以及与Matlab相结合后在故障信号分析方面所具有的灵活、简洁直观等优势,并通过具体的信号分析,探讨了其用于故障诊断的可行性及其在定位信号成分的情况下相对于传统的傅里叶分析的优越性,且通过小波系数的分析和处理,可消去原始信号中与故障无关的信息、定位突变点、奇异性检测等,结合水泵机组振动故障的研究,提出小波分析用于故障诊断的基本步骤,在清楚水泵机组振动故障信号特征的情况下,能有效地进行水泵机组的故障诊断.     

Extraction of failure characteristic of rolling element bearing based on wavelet transform under strong noise

There has been a lot of research has been performed regarding diagnosing rolling element bearing faults using wavelet analysis, but almost all methods are not ideal for picking up fault signal characteristics under strong noise. Therefore, this paper proposes auto-correlation, cross-correlation and weighted average fault diagnosis methods based on wavelet transform (WT) de-noising which combine correlation analysis with WT for the first time. These three methods compute the auto-correlation, the cross-correlation and the weighted average of the measured vibration signals, then de-noise by thresholding and computing the auto-correlation of de-noised coefficients of WT and FFT of ctlergy sequence. The simulation results indicate that all methods enhance the capabilities of fault diagnosis of rolling bearings and pick up the fault characteristics effectively.     

基于排列熵算法的电力系统故障信号分析

电网故障的快速准确诊断对加快事故处理和系统恢复进程、保证电力系统的安全运行具有至关重要的作用。分析了目前应用于电力系统故障诊断的数据来源,提出采用广域量测的电气量信息进行电力系统的快速诊断方法。首先将广域量测系统采集的数据进行小波变换,通过相关系数法滤噪处理,以此来重构信号,采用排列熵算法对重构的信号进行排列熵分析。由于排列熵反映了一维时间序列的复杂度,对信号变化具有较高的敏感性,可以应用于电力系统故障信号分析方面。相比传统的小波分析方法,该方法不存在选取小波基问题,且算法简单,编程易实现,能够满足在线故障诊断条件。通过对IEEE10机39节点标准测试系统的故障仿真分析,结果表明了该方法的有效性和实用性。     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

低速滚动轴承故障信号捕捉与分离研究

根据低速滚动轴承故障诊断难度较大的特点，提出了利用应力波与小波分析进行低速滚动轴承故障诊断的方法.以低速运转Cooper轴承系列01B65 EX滚子轴承为例，建立了故障轴承的三维整体接触计算模型，运用有限元软件对其进行了分析，计算出外圈故障的最大应力应变及各元件之间的接触应力，将发生故障前后的外圈外表面应力应变和接触应力分布规律进行比较.在应力波实验分析的基础上，选择db6母小波、尺度j=4对实验所采集的故障信号进行小波分解，提取了故障的应力波信号特征频率，对低速滚动轴承故障进行了正确诊断.结果表明，应力波和小波分析是低速机械故障诊断的有效方法.     

包络-小波技术在轴承故障诊断中的应用

分析了滚动轴承典型故障的故障机理及其振动特征，详细介绍了滚动轴承振动信号分析与故障诊断的方法。提出了将包络分析作为小波分解的前置处理手段以提取信号故障特征的思想，并在此基础上开发研制了“CZZD-01型轴承故障诊断仪”。现场调试结果表明，该方法准确有效，适用于滚动轴承的监测和诊断。     

小波分析在电液系统故障诊断中的应用

通过实验的方法,对电液系统进行了局部故障模拟,提取了模拟故障的特征信号,并利用小波变换这一时变信号分析的有力工具,对信号进行了多尺度分析,通过对小波变换后系数的模量极大值的检测来确定故障发生的时间点,对突变信号进行有效识别．结果表明,小波分析方法应用于电液系统的故障诊断是可行的．     

基于小波包分析的旋转机械故障诊断研究

故障信号的特征提取,是故障诊断的关键。通过以德比契斯（Daubechies）小波为基函数的二进小波变换、采用Mallat快速算法的小波包对故障信号进行特征提取。利用小波包对实验数据进行分析,其结果具有良好的时频局部化特性,能对非线性信号进行有效识别。     

基于小波包分析的数控机床主轴滚动轴承故障诊断

滚动轴承损伤类故障的分析诊断基础是提取故障信息。利用小波包分析对机床主轴滚动轴承振动信号进行分解,求出各频段的能量,提取了轴承故障的特征频率并对故障进行定位,表明了小波包分析方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优良性。     

基于小波分析的数字电路动态电流测试技术

针对数字电路中常见的晶体管桥接故障,研究了数字电路动态电流测试及定位方法。利用小波包分析技术,提取小波系数中所包含的丰富的时频信息作为故障特征,建立故障字典。实验结果表明,该方法准确、高效,用于数字电路电流检测效果良好。