基于噪声水平自适应估计的往复压缩机振动信号局部投影降噪方法

局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

高阶局部投影算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,分析了邻域质心的选取对降噪效果所产生的影响。提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,更好地适应了吸引子的几何形状,进一步抑制了噪声,提升了局部投影算法的降噪效果。通过数值仿真信号进行了验证,并与同样基于相空间重构的非线性时间序列降噪方法做了对比,说明了高阶局部投影算法的优越性。最后将其运用于工业现场的风机轴承故障诊断中,从频域成功地提取出了滚动轴承的故障特征。     

小波包降噪方法在滑动轴承故障诊断中的应用研究

小波分析对高频信号降噪效果不明显。针对该问题,提出利用小波包分析对轴承故障信号的降噪方法,并用计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行了验证。通过对小波降噪和小波包降噪方法的对比分析,表明小波包分析在降噪中的有效性。     

一种基于奇异值的小波包改进算法

为提高小波包降噪精度,提出一种小波包和奇异值结合的改进算法。首先选取合适的小波基函数进行小波包分解,对小波包系数进行奇异值分解,然后重构信号,最后仿真验证该算法的有效性。结果表明该算法可以有效地滤去噪声信号,同时可以保留信号中的高频成分,降噪效果优于小波包降噪。     

邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法

局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中，但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小，根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时，自适应地确定该相点的最优领域，最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声，对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明，自适应邻域选取方法，提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。     

基于小波包变换的汽车发动机降噪方法研究

利用小波包变换理论及小波包降噪原理,对汽车发动机含有噪信号进行小波包降噪,有效的提取其中的信号特征.通过对降噪后残差的频谱分析和统计量分析,得到噪声信号的特征频率.通过计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行验证,表明小波包分析在汽车发动机降噪中有效性.     

基于小波包和LMS自适应降噪的柴油机振动诊断

由于柴油机振动信号的特征频带和噪声频带存在重叠现象,利用小波阈值消噪时难以选取合适的小波阈值,针对该问题提出一种基于小波包的LMS自适应滤波降噪方法。该方法将小波包与LMS自适应滤波相结合,首先利用小波包变换对信号进行多层分解,然后以噪声干扰对应尺度上的第一层“细节”分量及最大分解尺度上的逼近分量重构信号,将重构后的信号作为LMS自适应滤波器原始输入信号,再以小波包最大分解尺度上的高频细节信号作为自适应抵消器的参考输入信号,进行LMS自适应滤波降噪处理。仿真计算和工程应用表明,该方法参数设置较少,易于控制,不涉及小波阈值降噪中阈值的选取问题,对比试验信号的分析验证了方法的有效性,将该法应用在柴油机振动诊断中提高了故障识别率。     

自适应局部独立分量分析

提出一种自适应局部独立分量分析降噪算法。该算法先将一维时间序列重构到高维相空间,用聚集模糊K均值聚类和聚类评价函数求取高维数据集的聚类个数和聚类中心位置,然后利用K均值聚类寻找局部投影区间,对每个聚类进行独立分量分析并投影到低维空间,将低维空间数据排列并重构成一维时间序列。与使用聚类的局部独立分量分析相比,该算法具有自适应性和稳定性。使用数值仿真试验和齿轮故障信号对该算法进行验证,结果表明该算法对此类信号具有良好的降噪效果。     

局部投影和离散小波变换在心音信号去噪中的应用

针对心音信号非线性的特点,提出噪声水平自适应估计的局部投影与离散小波阈值相结合的去噪方法,该算法既能得到精确的重构信号又能保留微弱信号的有效特征。Lorenz序列数值仿真结果表明,该方法可以有效地抑制噪声,其信噪比和均方误差均优于局部投影去噪和离散小波阈值去噪;对比不同算法去噪前后信号的最大Lyapunov指数,得出该方法能很好地保留原始信号的非线性特征。对实测心音信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

基于小波包变换的减速机降噪方法研究

在小波包降噪的基础上,提出了一种对小波包降噪后的残差信号进行频谱分析和统计分析的新方法．该方法首先对原始振动信号进行小波包降噪,然后根据降噪后的振动信号和原始振动相比的差值提取残差信号,最后通过对残差信号进行频谱分析提取产生噪声信号的特征频率,通过对残差信号的统计量分析判断设备运行状况。实例验证了小波包降噪和小波包降噪后残差统计分析的正确性。     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

基于声发射信号与BP神经网络的煤粉粒径识别研究

煤粉粒径的测量是燃煤电站一项重要的工作。针对目前筛分法存在的缺点,提出了一种结合声发射信号与BP神经网络在线识别煤粉粒径的方法。在频域中对噪声信号与煤粉声发射信号进行比较,确定了信号中反映煤粉粒径的频率区间,并利用小波包置零方法对信号进行去噪,在信噪比与信号平滑度方面比较了几种常用小波函数的去噪效果。通过功率谱分析发现了信号能量随煤粉粒径的变化特征。最后提取信号能量特征,利用BP神经网络对煤粉粒径进行识别。研究结果表明,结合声发射信号与BP神经网络识别煤粉粒径,可以获得良好的效果。     

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。     

基于峰度检验和小波包分解的海洋平台脉冲噪声处理方法研究

海洋平台处于复杂的环境中,不仅受到风浪流的作用,而且还受到平台本身各种机器运转的影响,所以在平台上采集的信号一般都不可避免地包含大量噪声。其中,脉冲噪声是振动响应数据处理中经常遇到的干扰,严重影响了后续损伤敏感特征的提取。为了更好地消除脉冲噪声对特征提取的不利影响,引入了一种峰度检验和小波包阈值联合的降噪方法。将测得的原始信号进行峰度检验,确定脉冲噪声的影响区间,对区间内的信号进行小波包阈值降噪处理,并对处理后的小波包系数进行重构得到降噪信号。针对某在役导管架平台的实测数据,验证了该研究提出的降噪方法的有效性。结果表明,该方法改善了受脉冲噪声影响的加速度信号的质量。     

最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用

为比较基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法的优越性,采用延期时间分别为22 ms、45 ms和75 ms高精度雷管进行台阶爆破试验,对监测的振动信号分别用基于小波变换去噪算法和基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法进行对比并计算2者方法的峰值信噪比.结果表明:基于Shannon熵准则的最优小波...     

中值与小波消噪集成的转子振动信号滤波方法研究

对受强脉冲随机噪声干扰转子振动信号的滤波方法进行了研究。提出了一种将中值滤波与小波消噪算法集成的混合滤波器。其中,中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声分量,小波消噪平滑线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声。结果表明,实施的滤波方法对该类信号的处理效果好,获取的转子本质振动信号保持了信号的光滑性。     

基于改进多阈值小波包的去噪算法及应用

提出一种改进多阈值小波包的去噪算法,解决了单一阚值对噪声去除不完全和对一些有用信号无差别去除的问题。应用在智能交通的图像去噪中,解决了不完全及错误去除图像信息的问题。首先采用小波包分解重构算法对图像进行预处理,得到更多的边缘细节。然后针对不同能量对应不同频段的特点,自适应地合理设置阈值,对不同频段下的噪声采用不同阈值去除。实验表明,该方法有效去除噪声,保留了图像的边缘和细节。     

Drum of CTP Device Dynamic Balance Based on Theory of Wavelet Transform

Conclusion is that the soft threshold de-noising effect is better than hard threshold de-noising though the signal to noise ratio and Root Mean Square error. After analyzing, de-noising and reconstructing signal through wavelet packet from Matlab software, the average value of peak extracted from signal reconstruction is gotten to provide data for dynamic balance. Making use of the influence coefficient method to adjust drum of CTP dynamic balance, the program of Matlab is used to find phase position and weight of the mass block quickly, which can provide evidence for software for dynamic balance developed.     

基于最小二乘平滑滤波与CEEMDAN的光纤陀螺信号处理研究

针对光纤陀螺在面板堆石坝面板挠度监测中易受到噪声干扰,难以准确提取反映结构变形特征信号的实际问题,提出一种基于最小二乘平滑滤波与CEEMDAN混合降噪的方法。该方法运用CEEMDAN将光纤陀螺实测信号进行分解,得到一系列IMF分量。分别对每一阶IMF分量进行傅里叶频谱分析得到幅值谱图和幅值的方差,根据幅值方差的大小判断噪声IMF分量与有用信号IMF分量的分界,结合最小二乘平滑滤波对噪声IMF分量进行降噪。最后将降噪后的IMF分量与有用信号IMF分量进行重构,得到降噪后的光纤陀螺信号。通过对仿真信号和水布垭面板堆石坝面板挠度监测的实测数据进行分析,该方法能有效滤除噪声信号,准确提取反映结构变形的特征信号,验证了该方法对实际工程中光纤陀螺测量信号降噪的可行性和适用性。     

提升小波包最优基分解算法在爆破振动信号分析中的应用研究

针对工程爆破网络监测与预报系统对精度、效率的要求,本文提出将提升小波包最优基分解算法应用于爆破振动信号的降噪处理及能量特征提取。在提升小波包多尺度变换的基础上,通过对最优基搜索算法的改进满足了复杂信号在线处理对算法的需求,结合应用实例验证了该算法能够有效滤除实测信号中的干扰噪声,并准确获取信号在各频带的能量分布特征。提升小波包最优基分解算法在爆破振动信号分析中的应用为爆破振动危害的研究和控制提供了分析基础和技术支持,具有良好的应用前景。