小波分析在汽车降噪中的应用

研究了以小波分析法为理论基础的小波降噪技术在汽车中的应用,对含噪信号同时进行时域和频域处理,即对信号进行分解、组合和重构。然后用MATLAB进行仿真,通过对仿真结果的分析,验证了小波降噪技术在汽车中应用的可行性。     

基于小波包新阈值量化处理的发动机振动信号降噪

在小波包降噪中利用小波包分析技术对振动信号进行多层次划分,克服了小波分析中高频部分频率分辨率差的缺点;针对阈值降噪方法中软、硬阈值量化处理的不足,提出了介于软阈值和硬阈值之间的新阈值量化处理算法,构造的阈值量化函数既连续又与实际信号偏差较小。发动机降噪实验结果表明,与软、硬阈值量化处理方法相比,新阈值量化处理方法降噪效果较好。     

基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

基于高密度小波变换对原始信号尺度划分更加精细的优势,将高密度小波变换、软阈值降噪和频谱分析相结合,提出了基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。该方法通过设定分解层数对信号进行高密度小波变换,得到每一尺度上的低频、中频、高频分量;对各分量软阈值降噪处理后进行频谱分析,进而实现故障特征频率的识别。利用仿真信号验证了高密度小波变换的有效性,通过航空发动机滚动轴承内圈故障和滚子故障工况下的试验信号进一步验证了该方法提取故障特征的能力,与传统小波变换方法的对比证明了该方法在抑制噪声干扰和故障特征频率识别方面的优势。     

基于小波降噪的共振解调技术在齿轮箱故障诊断中的应用

提出一种运用基于小波降噪的共振解调技术对齿轮齿面接触故障进行诊断的方法。该方法利用小波降噪算法对传感器采集的混合信号进行降噪;采用共振解调技术对降噪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。     

小波域局部Laplace模型降噪算法及其在机械故障诊断中应用

提出一种基于小波域局部拉普拉斯模型的降噪算法。并将其成功应用于机械故障诊断中。降噪算法利用复小波变换幅值和相位的组合信息对信号奇异点具有更好的敏感特性,对各尺度上信号奇异点予以精确定位;根据各尺度上奇异点位置和一定宽度的邻域窗,将实小波分解的各尺度上小波系数分为两类：有效系数和无效系数。将奇异点邻域窗之外的无效系数直接置零;而对邻域窗内有效系数的统计分布进行拉普拉斯建模。在先验分布的基础上,运用最大后验概率估计从含噪小波系数中估计出真实信号的小波系数。利用信号小波系数的估计值来重构信号,便得到降噪信号。通过仿真试验和汽车驱动桥主减速器故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对主减速器中齿轮故障信号进行降噪。     

基于盲源分离与小波降噪的旋转机械故障分析

基于小波降噪和盲源分离相结合对机械信号进行分离与故障诊断。首先使用经分析选择的较好小波阈值对非平稳振动信号进行降噪,然后运用盲源分离技术分离出激振信号,结果表明利用小波阀值降噪后进行盲源分离时分离信号与源信号相似系数优于直接盲源分离;将小波降噪和盲源分离相结合应用于某燃气轮机的实测故障信号提取,诊断出转子发生了不平衡及碰摩等故障现象,与实测情况相符,有效说明了该方法在旋转机械故障诊断中的实用性。     

二代小波降噪与盲分离结合应用于航空发动机振动信号分析

传感器采集的飞机发动机振动信号必然是各个部件振源信号以及周围环境强烈干扰的混合信号,传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想,很难得到振源信号。笔者介绍了利用第二代小波阈值降噪、并结合盲源分离得到振源信号的方法。在对某型航空发动机空中停车振动信号进行二代小波分解、利用阈值处理并重构取得了理想的降噪效果的基础上,进一步应用盲源分离技术(FastICA)分离得到转子振动源信号,这样可以有效的提取故障特征,提高故障诊断的准确性。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

基于小波变换的齿轮箱振动信号降噪处理

应用了小波变换理论和小波降噪的原理,对齿轮箱的振动信号进行了小波降噪处理,有效的从含有噪声的齿轮箱振动信号中提取出该信号更加准确和真实的故障特征,从而为提高齿轮箱故障诊断的准确性以及检测齿轮箱的早期微弱故障信号提供了重要的参考价值。通过对仿真信号的降噪处理,然后进行FFT变换,并且和没经过信号降噪处理就进行FFT变换的对比,显示了小波降噪的优越性。最后通过对齿轮箱的实际振动信号的降噪处理,进一步表明了小波降噪在消除噪声干扰方面有效性。     

基于小波包变换的齿轮箱降噪方法研究

应用小波包变换理论和小波包降噪原理,对轧机齿轮箱的振动信号进行小波包降噪,有效地从含噪信号中提取出故障特征。通过对计算机仿真信号的降噪效果比较和实例分析,显示了小波包降噪的优越性。最后对齿轮箱降噪前后小波包各频带能量向量的比较,进一步表明了小波包降噪在消除高频干扰,凸显故障特征方面的有效性。     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

基于小波分析的FastICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用研究

采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析（ICA）方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处理滚动轴承含噪振动信号的方法。首先对原始信号进行小波降噪处理,然后将处理后的信号与原始信号组成FastICA的输入矩阵,进行FastICA降噪处理,最后利用滚动轴承振动信号对该方法进行有效性验证。实验分析表明：该方法增大了振动信号的峭度值,达到了滚动轴承振动信号降噪的目的。     

基于最优小波基的轴承故障状态特征提取方法研究

针对轴承故障诊断中最优小波基的选取问题,通过计算SUMVAR值选取最优小波基。用不同小波基对轴承故障仿真信号和故障实验信号进行降噪处理,分析降噪后信号与原信号的能量比值,降噪后信号与原信号标准差,峭度等指标,验证所选小波基的优越性。并对使用最优小波基降噪后信号做希尔伯特包络解调分析,结果表明,该方法能准确提取轴承故障特征频率。     

航空发动机轴承微弱故障特征提取技术研究

轴承是航空发动机支承传动系统的主要部分,其性能与质量的好坏将直接影响到发动机的寿命与可靠性。围绕轴承典型故障的信号分析问题,开展实验室条件下航空发动机中介轴承典型故障实验,主要研究小波与小波包络谱分析轴承典型故障信号特征及最佳诊断方法。通过采集微弱故障与明显故障滚动轴承的机匣信号数据,用小波变换降噪并且提取特性信号,再分别使用包络谱分析和小波包络谱分析方法得到故障特征信号及特性峰值频率,以达到准确诊断轴承故障及其位置的目的。通过理论计算,证明小波变换与包络谱均是有效的诊断技术。     

基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪

软阈值小波降噪是一种常用的非平稳信号特征提取方法.为了改进软阈值小波降噪法的性能,提出一种基于软阈值和二进小波变换模极大值的新小波降噪方法.首先,对信号进行二进小波变换,再对小波系数进行软阈值处理;然后,选择由信号产生的小波系数模极大值点;最后,用交替投影算法重建信号.理论分析表明,该方法能有效地降低软阈值小波降噪法的误差下界.仿真试验表明,该方法提高了降噪结果的信噪比,且较好地保留了信号中的奇异性.将该方法和二进小波变换软阈值降噪法结合起来,应用于滚动轴承故障振动信号降噪.结果表明,该方法能有效地提取到信号中的冲击特征.     

自适应二代小波变换在振动信号降噪中的应用

小波分析技术已成功应用于振动信号的降噪处理。第二代小波变换是一种比Mallat算法更为有效的算法。文中介绍第二代小波变换的基本理论和特点,提出基于二代小波的线性适应性信号分解算法和尺度适应性信号分解算法,并将其应用于对含噪的齿轮箱振动信号进行降噪处理。结果证明,与其他降噪方法相比,使用线性适应性二代小波降噪后的信号具有最佳的信噪比和最低的重构误差。     

提升小波包渐变式阈值选择与量化降噪方法

为了实现移动装备发动机缸盖振动信号的在线处理,提出一种基于提升小波包变换的渐变式阈值降噪方法。分析了移动装备发动机缸盖振动信号的时频特性,介绍了插补细分提升小波包变换算法。提出一种渐变式阈值选择与量化策略,以适应信号与噪声特点。引入基于类可分离性测量的降噪效果评价标准,实现了复杂实测信号降噪效果的量化评价。应用实例表明,渐变式阈值与量化策略,能在全频带内很好地消除噪声并保留有用信息,具有更好的降噪效果。     

基于小波阈值-经验模态分解法的裂纹声发射信号降噪研究

声发射作为一种无损检测技术已被应用到多个领域的产品质量检测中。对小波阈值法和经验模态分解法进行分析和比较,并结合两种方法对声发射信号降噪的优点,形成小波阈值-经验模态分解法。对应用这一新降噪方法前后的信号进行对比,确认降噪效果显著,信号保真度良好。     

斜拉桥健康监测信号改进小波相关降噪

为提高斜拉桥健康监测动态信号的降噪效果,针对传统小波相关降噪算法的缺陷,提出一种改进小波相关降噪算法。该算法将各层小波系数的主要能量周期作为相关检测邻域范围,并根据斜拉桥动态响应信号特征设置降噪阈值,最后采用一种全新的信号重构算法,得到降噪后的信号。将该算法与传统小波相关降噪和小波默认阈值降噪算法进行仿真试验比较,结果表明,改进小波相关降噪算法具有较好的降噪效果,能够应用于斜拉桥健康监测动态响应信号的降噪处理。     

信号降噪中小波基与阈值的选取研究

利用小波变换对信号进行降噪处理,最难把握的就是降噪时小波基与阈值的选择。针对小波基与阈值的最优选择,介绍了对具体信号降噪过程中小波基与阈值选择的一种方法,并通过与其它阈值选取方法的降噪效果进行比较,结果表明,该方法可以选择出较优的小波基与阈值。