基于小波的声发射信号特征分析

根据声发射信号的特点及实际应用中对声发射信号分析的需要,提出了一套声发射信号小波分析的小波基选取规则方法,根据提出的选择方法从常用的小波基中选出较适合声发射信号分析的几种,再通过对仿真的声发射信号进行分析得到结论:Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波是适合于声发射信号分析的小波基.最后通过对能反映源特征的频带信号进行重构,这样能更好更有效的提取声发射信号的本质特征.     

TBM主轴承声发射故障诊断研究

以隧道施工TBM为研究对象,设计了主轴承声发射检测试验,进行了声发射信号采集,并取得较理想的分析信号。根据信号的时域图像特征及相关技术人员的数据支持,初步对TBM主轴承的工作状态做了判断,并采用了时变峭度法对实测信号进行分析,获取了强背景噪声下明显的故障特征,达到了抑制噪声、突出特征成分的目的。试验分析结果证明了该方法用于声发射故障信号特征提取的有效性,同时对TBM的状态监测提供了新思路。     

基于能量分析的列车轴承故障声发射信号研究

货车轴承早期微弱故障的声发射信号由于背景噪声干扰引起故障特征不明显,提出一种基于能量分析的故障声发射信号特征提取方法。采用铁路货车轮对轴承故障实验台进行测试,利用能量算子在检测信号瞬态冲击成分方面的优势,增强故障声发射信号中的瞬态冲击特征,通过信号瞬时能量的频谱识别特征频率,从而判断故障原因。实验结果验证了能量方法用于货车轴承声发射故障诊断的有效性。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

混凝土结构声-超声检测信号处理

对混凝土结构声-超声检测中超声脉冲反射法和冲击-回声法进行说明，描述了超声回波中的信号构成，然后对平稳随机噪声、结构噪声、缺陷特征提取的处理方法进行分析，认为时频分析和小波变换能有效地提高信噪比、高阶谱中双谱技术是目标回波特征提取的有效方法。     

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法研究

利用声发射信号的高频特性采集滚动轴承故障信息,运用小波分析把信号分解在不同频带,对信号进行重构,从而消除背景噪声,再应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析。实验结果证明,基于声发射信号的小波包络谱分析可有效地检测滚动轴承故障。     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.     

基于小波分析的电力参数交流采样信号去噪方法

介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理,基于阀值小波变换去除信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号.论述了电力参数交流采样信号的特点,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明:该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的采样测量信号.这种方法对其它类似系统也具有一定参考价值.     

基于盲源分离的共振解调技术在齿轮齿面接触故障诊断中的应用

提出一种运用基于盲源分离的共振解调技术对齿轮齿面接触故障进行诊断的方法.该方法利用盲源分离算法对传感器采集的混合信号进行分离,获取纯粹的故障源信号;采用共振解调技术对分离后的故障源信号进行频谱分析,成功地提取了齿轮齿面直接接触的故障特征.     

基于小波-主成分分析的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.     

石龙山隧道爆破振动信号的小波分析

采用db8作为小波基函数,对石龙山隧道同一炮次下垂直向、水平切向和水平径向的原始爆破振动信号进行尺度为7的一维离散小波变化。通过MATLAB程序分别计算了原始信号、各层小波的功率谱及能量比例;详细分析了各层小波的幅值特性、频谱特性及能量分布特性。研究结果表明:垂直向、水平切向和水平径向的优势频率分别为78.125～2 500 Hz、39.062 5～312.5 Hz和39.062 5～625 Hz。该分析方法在频率及能量分析方面的优势可以更加全面地获取爆破振动信号所带来的信息。     

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响,利用Haar小波变换建立了原始信 号瞬时频率与Haar小波系数的关系,以计算瞬时频率.根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样,再 对重采样信号进行傅立叶变换,即可得到消除了畸变的频谱.      

基于小波变换的轨道不平顺信号分析

为消除轨检车速度不稳定对采集的轨道不平顺信号频谱分析的影响，利用Haar小波变换建立了原始信号瞬时频率与Haar小波系数的关系，以计算瞬时频率．根据求取的瞬时频率对采样信号进行内插和重采样，再对重采样信号进行傅立叶变换，即可得到消除了畸变的频谱．     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

Chaff cloud jamming suppression based on wavelet transform

Radar target signals and chaff cloud jamming signals have different characters by the wavelet transform. The wavelet coefficients of radar target signals are highly correlated with its near-and-near-scale wavelet coefficients, however the correlativity between the wavelet coefficients of chaff cloud jamming signals and its near-and-near scale wavelet coefficients is less significant. Based on the binary-base discrete wavelet transform and the correlation algorithm, the method of target entropy to estimate standard variance of the jamming signals and each scale is proposed to ensure reasonable threshold, to suppress chaff cloud signals and finally to reconstruct mixed signals by the improved spatially selective noise filtration (ISSNF) method. The extensive simulation results show that the proposed method can availably suppress chaff cloud jamming and decontaminate target echo.     

一种M带小波的构造方法及其应用

传统2带小波变换在高尖载波信息中提取暂态居分的应用中存在局限性,M带小波变换弥补了这一缺陷,在探讨M带小波基的构造条件的基础上,研究了一种基于余弦调制完全重构滤波器组的M带小波基的构造方法,仿真分析了局部放电暂态信号的6带小波变换的特点,展示了该M带小波基构造及其应用的优点。     

小波包和频响函数随机-模糊统计的斜拉桥损伤识别

针对单点损伤识别方法的缺点,提出了基于频响函数和小波包能量谱的斜拉桥多点损伤识别指标.对结构损伤前后的频响函数值进行了随机-模糊均值处理,将处理的频响函数作为基进行小波包能量谱分析,提取能量累积变异值进行损伤识别,并进行了独塔斜拉桥模型的试验研究和连续梁与简支梁的数值仿真.分析结果表明:桥梁上有1处和2处损伤时都可被识...     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

消能棚洞冲击信号动力特征

考虑落石下落高度、质量、形状和垫层厚度等参数, 采用室内模型试验研究了消能棚洞冲击信号的动力特征, 获得了冲击信号的频谱和自相关曲线, 分析了冲击信号的时频特征和最大频谱对应的振动频率及其变化规律, 并基于小波分析方法提取了各个频段的冲击信号, 获得了冲击信号能量的主要分布范围。研究结果表明: 随着落石下落高度的增加, 棚洞顶板中心处冲击信号的频谱幅值增大, 且该冲击信号的频谱有4个峰值, 呈对称分布; 不同形状落石冲击棚洞时冲击信号频谱幅值由大到小的顺序依次为球形、长方体、立方体和圆柱体; 普通棚洞顶部垫层越厚、落石质量越小时, 棚洞顶板中心处冲击信号的频谱幅值越小; 当5 kg球形落石从0.5 m高处下落冲击顶部未铺设垫层的棚洞时, 消能棚洞冲击信号的最大频谱和自相关曲线峰值较普通棚洞分别降低了60.98%和82.57%;当5 kg球形落石从2 m高处下落冲击顶部未铺设垫层的棚洞时, 消能棚洞的落石冲击能量主要分布在冲击信号频率15.625~62.500 Hz处, 占总能量的63.73%, 普通棚洞的落石冲击能量主要分布在冲击信号频率0~15.625 Hz处, 占总能量的74.30%。可见, 消能棚洞设计时应主要考虑中频冲击, 而普通棚洞设计时应主要考虑低频冲击。