小波分析在故障诊断中的应用

在简单介绍小波分析的发展和基本原理的基础上，系统综述了小波分析在故障诊断中的研究进展与状况，详细介绍了小波分析在故障诊断中应用的各种方法。重点阐述了小波分析信号处理的故障诊断方法，以及小波分析与各种智能理论与技术结合的故障诊断方法，如小波分析与神经网络相结合的方法、小波分析与模糊理论相结合的方法和小波分析与数据融合等理论相结合的故障诊断方法，并对各种方法做了分析与讨论。分析了小波分析在故障诊断中的应用研究现存的几个问题，并对解决这些问题和未来的发展进行了探讨。     

基于自动测试系统的故障诊断方法研究

阐述了基于自动测试系统故障诊断的意义,对基于自动测试系统故障诊断方法的发展现状进行了总结,并对应用神经网络、模糊理论和小波分析后发展的趋势。分析了存在的问题,并提出了解决方法。     

基于自动测试系统的故障诊断方法研究

阐述了基于自动测试系统故障诊断的意义,对基于自动测试系统故障诊断方法的发展现状进行了总结,并对应用神经网络、模糊理论和小波分析后发展的趋势.分析了存在的问题,并提出了解决方法.     

基于LabVIEW的自组织网络的实现与应用

文章介绍了自组织神经网络在故障诊断方面的应用原理,针时自组织神经网络实现问题提出了一种通过在LabVIEW调用MATLAB应用程序实现自组织神经网络的方法.并通过轴承故障诊断的实例,证明了这种方法的有效性.     

基于B／S结构的注塑机远程故障诊断系统的设计

为了提高注塑机故障诊断效率,提高企业经济效益,解决诊断人员不足的问题,提出将远程故障诊断系统应用到注塑机故障诊断中。给出了远程诊断的系统框架,基于三层B／S结构的系统模式,采用将子时段PCA、小波包分析和案例推理相结合的技术作为系统的故障诊断技术,有效实现了注塑机的远程故障诊断。     

小波变换在电路故障诊断中的应用

介绍了利用小波变换来检测信号的奇异性特征的原理，对信号的奇异性进行了定义，并将其用于电路故障诊断中，解决了传统故障诊断方法中对故障存在的知识获取“瓶颈”问题。实验证明提出的方法取得了较好的应用效果。     

基于小波熵的电机故障诊断

小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值．基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。仿真实验证明小波分析技术对电机声频故障诊断十分有效,有进一步的研究的必要,在电机的故障诊断方面小波有良好的应用前景。     

基于小波熵的电机故障诊断

小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。仿真实验证明小波分析技术对电机声频故障诊断十分有效,有进一步的研究的必要,在电机的故障诊断方面小波有良好的应用前景。     

基于元数据的故障诊断知识统一方法

为了解决远程协同故障诊断系统知识统一问题,通过研究故障诊断知识和面向对象表示方法的特点,提出诊断知识元数据融合数学模型,采用改进的虚拟法对异构元数据进行融合,实现诊断知识统一。通过某型磨床故障诊断知识融合的过程证明该方法可以实现诊断知识统一,提高诊断知识搜索和调用的效率。     

小波分析在电气设备故障诊断中的应用浅析

探讨了小波分析在故障诊断中的重要工程应用价值，研究分析了小波变换对故障信号的信噪分离，特征提取的方法，提出了基于计算机控制的小波方法在处理电气设备故障的基本方案，并针对小波分析在电气设备故障诊断中的应用特点进行了讨论，给出了最新研究成果及发展趋势。     

小波网络在控制系统中的应用

小波分析是80年代中期发展起来的一门新兴的 数学理论和方法,小波网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈型网络．本 文对小波网络的结构形式、学习算法以及在控制方面的主要应用进行了综述,并将小波网络 与常规的前馈神经网络作了比较,最后对小波网络在控制系统中的应用提出了几点展望．     

小波去噪方法分析与Matlab仿真

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,它在时间上和频率上都有很好的局部性,这使得小波分析非常适合于时一频分析,借助时一频局部分析特性,小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具.简速了几种小波去噪方法,其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法.     

Wavelet变换域的水印盲检测研究

对Wavelet变换的高频系数进行统计分析,得出的结论是Wavelet变换的高频系数符合广义高斯分布,采用极大似然估计的方法对Wavelet变换系数的边缘分布和联合分布进行拟合,提出了一种Wavelet变换域水印盲检测框架。实验证明Wavelet变换域所提出水印检测器具备了良好的检测性能。     

基于小波变换的减速离合器故障诊断方法研究

介绍了小波分析的原理,并把小波分析方法应用在减速离合器故障信号处理中,进而研制出减速离合器故障信号特征分析的故障诊断方法.主要运用MATLAB小波分析工具箱对离合器振动信号进行小波包分解,根据小波系数作出能量分布图,对故障频段进行小波包重构,从结果中可以直观地观察到离合器故障特征.结果表明,小波包具有很强的故障诊断能力,如果在故障诊断过程中合理选择小波函数和各种参数,就可以获得直观的故障信号局部特征,从而为产品故障诊断提供了有效的工具.     

多尺度时间序列异常事件检测

给出了时间序列中异常事件的多尺度检测方法。该方法基于小波变换模极大值。异常事件可以在各个尺度上进行观察,这是通过沿小波变换模极大值线搜索完成的。并给出了算法实现和在时间序列中的应用。     

WPT-Interp-RBF网络:多组分分光光度同时测定数据解析的方法

针对UV-Vis分光光度多组分同时测定数据处理中经常遇到的变量多、样本少问题,提出了用小波包变换-线性插值- RBF网络解析多组分分光光度同时测定数据的方法。该方法采用小波包变换对测定数据滤噪,用线性插值处理使训练集样本对待辩识空问形成较好的覆盖,从而使RBF网络能够提取到更多的特征信息。改善网络性能、提高预测准确性。对系列实验数据的解析应用证明,该方法获得的测定结果优于常用的解析变量多、样本少数据的其它方法。由于该方法预测误差小,易在Matlab上实现编程,因此具有广泛的推广应用前景。本文以解析与炼油厂催化裂化装置生产相关的Fe、Ni、V的同时测定数据为例,对该方法的应用做了详细介绍,并与PLS法、RBF网络、小波压缩数据-RBF网络、小波压缩数据-PLS法、线性插值-RBF网络、小波变换-线性插值-RBF网络、小波包变换-线性插值-PLS法等方法傲了应用比较。     

基于小波变换的图像压缩方法

小波变换克服了传统傅立叶变换的缺点,具有良好的时、频局部化性能,从而使得小波理论在图像处理领域得到广泛的应用。首先对图像进行小波塔式分解,然后依据小波系数的统计特性和分布特点,对不同的子图像块采用不同的量化、编码方法,并且在计算机上进行模拟实现,结果表明所提出的方案可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比。     

基于轧制力信号多分辨分析的AGC系统

针对目前热连轧生产轧制过程中实时反映生产状况的轧制力数据中所包含的大量丰富信息没有被充分利用的现象,从轧制力方面探讨了提高带钢成品厚度精度的新方法.从理论上分析了热轧轧制力信号特性,并结合小波在不同频率尺度上可以提取信号相关特征的优势,提出了一种基于小波多分辨分析的轧制力AGC系统.该算法采用小波多分辨分析算法提取出轧辊偏心、水印等引起的轧制力波动,并分别针对各因素引起的轧制力波动量进行相应的控制.仿真结果表明,该方法是有效可行的,提高了带钢厚度精度,具有广阔的推广应用前景.     

基于离散小波变换的信号分解与重构

为数值计算简化和理论分析简便,在实际信号处理应用中,需要对小波变换进行离散化处理。介绍了傅里叶变换与小波变换的基本理论,以及离散小波变换在信号分解和重构过程中的原理及方法。利用MATLAB小波工具箱中提供的函数分别对一维信号和语音信号进行分解与完全重构,并对结果进行分析比较。仿真结果表明,用离散小波变换进行一维和语音信号分解时均可有效地获取其平均相似信息和细节信息,重构信号与原始信号相比损失较少,分解和重构均得到了很好的效果。     

小波包在蚕茧无损质量检测中的应用

本文介绍了小波包在蚕茧无损质量检测中的应用。针对所处理的信号的特点合理的选择小波函数,利用熵的准则对信号进行分解以及提取有用的信号,并计算各分解信号的小波能量来构造特征向量,最后将小波包的理论应用到蚕茧无损检测的质量识别中取得了较好的效果。