基于小波包分析的水轮发电机组振动的故障诊断

针对水轮发电机组振动的频谱特点 ,提出了基于小波包分析的水轮发电机组振动的故障诊断方法 .运用小波包分析对振动信号进行分解与重构 ,可以获得振动信号的突变信息 ,即可以获得机组振动的故障状况 ,从而为诊断机组振动的故障状况提供决策支持 .理论计算表明 ,应用小波包分析技术不仅可以确定信号的突变点 ,而且可以在全频范围内确定信号的突变发生的时间及程度 .计算机仿真表明这种信号分析方法对水轮发电机组振动的故障诊断是十分有效的     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题.给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取.     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法．     

奇异性检测中小波基的选取

通过分析和计算几种小波对不同奇异性信号的变换过程,验证了小波变换方法在判定信号奇异性中的作用.比较了几种小波变换的效果,提出了对阶跃、三角波等信号进行奇异性检测时小波的基本选取规则.     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法。     

小波变换在振动故障信号仿真研究中的应用

为进一步研究生产实践中机械设备不必要的振动问题,结合小波分析理论的特点和应用现状．分析了小波变换的时频局部性及处理突变信号的能力;通过LabVIEW软件仿真振动信号,并在MATLAB平台利用小波包研究小波变换理论应用于振动信号奇异点分析的方法．得出了仿真结果．实现了快速判断奇异点特征与振动产生时间。     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题．给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，最后进行实例分析，分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取．     

基于小波分析的压气机失速初始扰动信号处理

文章对于在某型压气机试验器失速/喘振试验中获得的6组压力脉动信号进行失速初始扰动分析研究。利用时域-小波函数对信号进行降噪预处理、多分辨分析,将分解在各个频带内的小波系数重构为相关频带内的压力信号分量,当重构后信号的幅值大于预先设定的阈值时,认为压气机即将进入失速状态,可以采取控制措施。结果表明,小波降噪能有效分离信号中的高频噪声同时保留突变信号,达到有效降噪的目的。通过预先设定的阈值,监测压力重构信号,可以给出失速预警信号。     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于混沌振子的微弱特征信号检测原理及应用

介绍了利用混沌振子检测微弱特征信号的原理和实现方法。实验表明该方法能够在信噪比相当低的情况下检测出微弱的特征信号,并用滚动轴承上测取的振动信号验证了该方法的可行性。     

差分跳频信号分离方法研究

差分跳频信号的无线传输方式使得在接收时会包含干扰信号,影响差分跳频信号的正确接收。在研究差分跳频信号产生机理和信号特性基础上,根据差分跳频信号的统计独立性,提出一种基于JADE的差分跳频信号分离方法,并对所提出的方法进行了仿真。仿真结果表明,提出的方法可实现对混合信号中差分跳频信号的有效分离.     

基于连续相位调制的椭圆球面波多载波索引调制

针对现有基于信号分组优化的椭圆球面波函数(PSWFs)信号多载波调制方法,存在峰均功率比高的问题,该文提出一种基于连续相位调制(CPM)的椭圆球面波多载波索引调制方法.将具有编码特性的CPM调制作为星座符号映射方式,以椭圆球面波函数信号作为索引载波波形,产生调制信号,并利用最大似然检测与CPM差分解码实现接收端信号的检...     

从PAL信号频谱入手恢复信号副载波

介绍了PAL(phasealternatingline)制彩色全电视信号中色同步信号的编码原理,构建了恢复逐行倒相副载波的数学模型;在了解色同步和副载波信号特点之后,从信号频谱入手,分析了干扰对信号的影响,并在此基础上经过数学推导和不断实验总结,寻找理想的恢复逐行倒相副载波的方法和策略;最终给出了精确计算PAL信号的副载波幅度和相位角的最小二乘法,并得出:最小二乘法在PAL制全电视信号的副载波计算中,不仅可满足精度要求,而且简单适用,易于编程实现。     

不用同步信号的相干平均弱信号检测法

提出了将周期性信号从噪声中提取的数据处理方法，该方法用分段自相关算法快速计算周期性弱信号的自相关函数的估值，用其自相关函数求出周期性弱信号的周期。采用相干平均的方法提高信号的信噪比，提取真实信号，其方法不需额外的硬件设备和同步信号，适用于不能提供同步信号的应用，并利用此方法编制了实用程序，实际运行表明，该方法能提高信号细节的分辨能力。     

相位在地震勘探中的用途及研究

主要应用傅立叶变换方法计算各种信号的振幅谱和相位谱。通过对一个球形信号进行傅立叶 正反变换,发现用相位谱恢复的图形轮廓比振幅谱恢复的图形轮廓清晰。相位在信号分析中,特别是对于 所要研究的地震信号尤为重要。但是,相位谱的常规计算及显示方法很难满足解释要求,就通过改善相位 谱的常规计算及显示方法,并用一个简单地震模型例子,说明了改善后的相位谱更容易被解释和利用。     

基于Hilbert-Huang变换理论的语音增强初探

希尔伯特-黄变换是新发展起来强有力的非线性、非稳态信号处理方法．它从信号自身出发自适应地产生具有物理意义的基函数,而不是人为地设定变换的基函数．该文将这一全新的方法应用到语音信号处理．希尔伯特-黄变换基于信号的局部特征时间尺度,能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数之和,这种自适应的分解方法非常适于非线性和非平稳过程的分析．实验表明,希尔伯特-黄变换适于语音信号处理,有广阔地应用前景．结合小波变换的分析表明,该方法在语音去噪方面优于小波变换．     

基于FBM模型的信号表示方法

分形布朗运动（FBM）信号模型是常见的描绘自然现象的物体过程的一种信号模型。本文通过FBM模型信号增量的特性,提出了有别于迭代函数系统（IFS）的信号表示方法。实验结果表明,利用本文提出的信号表示方法,能够很好地逼近原信号,并弥补了IFS的不足。     

Hilbert-Huang变换在汽轮机故障诊断中的应用

汽轮机故障诊断的核心是汽轮机振动信号处理。在现场采集的汽轮机振动信号是一个非线性非平稳信号,在使用传统的信号处理方法进行处理时都不能取得理想的效果。为了更加有效的对汽轮机振动信号进行处理,介绍了一种时频分析方法Hilbert-Huang变换,使用该方法对汽轮机振动信号进行分析,可以将故障信号从高频到低频逐个分解出来,从而根据故障信号特征频率进行汽轮机故障诊断。并且,通过仿真实验证明了使用该方法处理汽轮机振动信号可以取得较好的效果。     

Novel reconstruction method for frequency-hopping signals

The reconstruction of the Frequency Hopping(FH) signal is studied in the noise environment. After analyzing the sparse characteristics of the FH signal at the receiving end, an atomic decomposition is constructed based on the parameters of the FH signal.Then a signal reconstruction method for the FH signal is presented based on the Generalized Regularized FOCUSS Algorithm. By choosing the proper regular parameter, the FH signal is reconstructed in the noise environmet. Simulation results demonstrate that the method is correct and effective.