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.     

基于谐波小波包的微弱信号的频域提取

在工程中,在故障发生的早期,其信号一般比较微弱,为了能在故障发生的早期及时地发现潜在的危险故障并能提取微弱的故障信号,防止不必要的经济损失,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过对仿真信号的谐波小波包变换,实现了对微弱信号的频域提取.通过对不同方法的仿真分析比较,说明了谐波小波包方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波分析方法和FFT方法,对于工程应用有重要意义.     

小波包-能量谱在提取脉搏信号特征中的应用

小波包是继小波分析后提出的一种新型的多尺度分析方法。文章描述了小波包分析方法的基本原理及其实现算法,并从能量分布的角度出发,阐述了在脉搏信号特征提取中,利用小波包分析方法将脉搏信号进行量化、分解,从而便于处理、判断的一种新的应用途径。实验结果表明小波包-能量谱用于提取脉搏信号特征是行之有效的。     

小波包变换及其在电力系统谐波电流检测中的应用

在此阐述了小波变换及小波包变换的基本原理。小波包变换是建立在小波变换的基础上,可以实现对信号的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性。仿真结果表明,小波包变换方法能够正确地提取电力系统的谐波信号,将电流信号中的基波分量和高次谐波分量分离,验证了该方法的有效性。     

直升机声信号的检测和识别

详细介绍了一种基于小波包和神经网络的新算法，用于对直升机声音信号检测并且识别机型。具体方法是对采集到的声音样本利用小波包分析提取特征向量，把这些特征向量输入反向误差传播（Back Propagation，BP）神经网络训练，用训练好的检测神经网络进行直升机的检测。检测完毕，证实是直升飞机声信号后，再通过识别神经网络区分不同型号直升机。实验表明，此方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和BP神经网络的自适应能力，较好地对不同型号的直升机声信号进行有效地检测和识别。因此。基于小波包和神经网络的直升机检测和识别算法不仅可靠而且是可行的。     

基于小波包理论的电能计量

谐波是影响电能计量的重要因素。本文简要介绍了小波包变换的基本理论,提出了一种谐波环境下基于小波包变换的有功电能计量算法,并对非稳态信号的有功电能计量进行了仿真实验。结果表明该算法的有功电能计量精确度可满足现行电网运行要求,具有可行性。     

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。     

一种小波核函数的支持向量回归算法及应用

借助谐波小波函数在分析窄带信号方面的性能,利用支持向量回归算法,提出了一种基于谐波小波核函数和支持向量机相结合的谐波小波核支持向量回归算法,实现了小样本情况下微弱信号的精确检测.仿真和实测检测噪声数据的分析表明该算法可以有效地检测出舰船噪声中的线谱信号.     

基于TDLAS技术与小波变换去噪算法的甲烷浓度检测

为进一步提高甲烷浓度检测精度,搭建了基于TDLAS（tunable diode laser absorption spectroscopy）技术的甲烷浓度检测实验系统,利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性,通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法,通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差,优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明:通过小波变换（采用sqtwolog固定阈值算法）能有效降低噪声干扰,去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R2为0.984,拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法,实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。     

强噪声背景下动车组轴承微弱故障信号检测

动车在高速行驶中,齿轮箱轴承易发生裂纹、点蚀等故障.为了在故障发生的初期检测出微弱的故障频率成分,本文提出了一种基于小波降噪预处理的周期势振动共振的轴承故障诊断方法.利用小波包提取轴承的固有共振频带,重构提取出的信号,滤除其中的强噪声干扰,随后将信号输入周期势振动共振系统,增强了故障特征.同时,本文建立了考虑振动共振系统中高频激励信号幅值的优化模型,并采用蚁群算法实现了其参数的自适应优化,得到输出信号后将其转化到频域分析,从而检测出轴承早期故障.实例分析表明,所提方法的数据处理结果相比单独采用随机共振的结果更精确,误差缩减至0.3％.