基于小波-相空间重构的信号分析方法

时域信号的小波分解可以等价于一种信号的相空间重构方法。基于此,对于时域 信号,通过小波变换,进行相空间重构,将相空间中信号投影到Ｈ－Ｇ平面,可以得到 信号中微小成分的信息。并对于转子响应中经常出现的周期、拟周期、混沌信号进行 了仿真计算。     

基于相空间重构和K-L变换的压缩机故障诊断

为有效利用往复式天然气压缩机故障工作状态下振动系统的非线性特征,采用了一种集相空间重构技术K-L变换为一体的特征提取和特征压缩方案,并成功应用于对某型压缩机的故障诊断。用相空间重构提取了高维的征取量,为了降低特征维数,引入K-L变换进行特征压缩。通过对3类典型故障类别一定样本数量的振动数据进行仿真,仿真结果表明该方法提取的特征量,具有很好的聚类性,能很好地把3类故障区分,达到对故障诊断的目的。     

基于平稳小波变换的悬臂梁微小缺陷检测方法研究

针对悬臂梁微小缺陷难以直接从模态振型进行有效识别的问题,提出了基于平稳小波变换的悬臂梁微小缺陷检测方法。通过利用有限元方法对悬臂梁进行建模和模态分析,得到了悬臂梁的模态参数。在此基础上,通过利用平稳小波变换对悬臂梁模态振型进行正交分解以得到平稳小波变换的近似系数(含模态振型的低频信号成份)和细节系数(含模态振型的高频信号成份)。最后,从平稳小波变换细节系数中提取了悬臂梁的微弱缺陷信息,实现了悬臂梁微小缺陷的有效定位和检测。从有限元模拟和平稳小波变换的结果可知,悬臂梁不同位置缺陷的前四阶细节系数都可以有效用于微小缺陷的定位。该方法具有较好的检测精度和可靠性,在结构缺陷萌生之初就可以有效识别缺陷的存在,避免结构灾难事故的发生,可推荐用于实际工程结构的检测。     

基于相空间重构的驾驶风格定量评估

驾驶风格评价是智能交通领域的重要研究课题,一般采用频域或时域的分析方法对其进行定性的分类和识别,缺乏客观定量的评价体系。提出一种基于相空间重构的驾驶风格定量分析方法。首先,采用汽车测试数据和局部性神经网络建立个性化的驾驶员模型;然后,将个性化驾驶员模型应用于标准驾驶周期测试工况的速度跟随试验,以实现驾驶行为的标准化;最后,对标准化驾驶行为进行相空间重构,提出一种基于关联维数的驾驶风格指数,用于定量评估驾驶的激进程度,并应用于驾驶员风格的识别,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

非平稳信号瞬时特征提取的谐波小波方法

分析了非平稳信号的瞬时特征(瞬时频率和瞬时相位),对非平稳信号进行谐波小波变换,建立非平稳信号的谐波小波系数与该信号的瞬时特征之间的关系,提出非平稳信号瞬时特征提取的谐波小波模型和提取方法.通过算例中的线性调频信号和应用实例中的轴承座振动信号的验证表明,该模型与方法具有较好的抗噪能力,对非平稳信号的瞬时特征具有更高的分析精度,能实现非平稳信号中特殊成分的瞬时特征提取.该方法能通过傅里叶变换实现其快速算法,具有算法简单、快速的特点,实现非平稳信号瞬时特征的实时分析.     

基于平稳小波变换的X射线衍射信号消噪研究

讨论利用平稳小波变换进行X射线衍射信号消噪的方法,首先利用Haar小波将受噪声污染的X射线衍射信号进行多层平稳小波变换,利用小波变换的细节系数估计噪声均方差σ,选取阈值σ2lnN(N为细节系数长度),对小波分解的细节系数进行阈值处理,然后进行平稳小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和提纯。实验结果证明,这种去噪方法是非常有效的,它在消除噪声的同时保留了信号的奇异特征。     

基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法

提出一种基于离散平稳小波的改进自适应降噪方法.首先,利用离散平稳小波的冗余特性,解决离散二进小波变换降噪方法在奇异点存在振荡效应的问题;其次,针对传统小波阈值降噪算法忽略尺度系数噪声影响的不足,利用噪声强度估计各分解层阈值,对尺度和小波系数同时进行自适应降噪;最后,将此方法应用于不同信噪比下典型信号的降噪对比试验.仿真结果表明:该方法在消噪的定性和定量指标上,整体优于传统离散二进小波方法,消噪效果改善明显.     

基于相空间重构的制造系统混沌研究

针对制造企业的生产效率时间序列体现的非线性的确定而又类似随机的特点,提出了基于相空间重构的制造系统的混沌研究方法。利用互信息法和CAO氏方法分别确定最佳延迟时间和最小嵌入维数,利用生产效率时间序列对制造系统相空间重构,通过Grassberger-Procac-cia算法和小数据量方法计算关联维数和最大Lyapunov指数这两个非线性特征量,结果表明制造企业在运行过程中出现混沌现象。     

基于相空间重构的独立分量分析及其工程应用

针对单通道信号无法满足独立分量分析的欠定问题,将相空间重构与独立分量相结合,通过相空间重构实现单通道信号的升维,并将升维信号进行独立分量分析,可以有效地分离出原信号中包含的独立信源。以提取冲击特征为例,通过仿真验证了该方法的有效性。将该方法运用于滚动轴承故障特征提取中,成功地从早期滚动轴承故障信号中提取了周期性故障冲击成分。与传统的小波包-峭度故障特征提取方法对比,此方法更有效。     

基于相空间重构和ICA-R的轴承故障特征增强方法

针对实测滚动轴承早期故障信号中故障特征频率成分微弱、难以识别及提取的问题,设计了一种结合相空间重构(phase-space reconstruction,简称PSR)和参考独立分量分析(independent component analysis with reference,简称ICA-R)的故障特征增强方法。利用相空间重构将一维时域信号拓展到高维,再进行参考独立分量分析,将所感兴趣的轴承故障特征频率成分进行增强。该方法相比传统频率提取方法具有效果好、对干扰频率抑制明显的特点。仿真结果和工程实测信号表明,该方法对滚动轴承早期故障特征提取有效可行,具有一定工程应用价值。     

大型复杂机械系统相空间的重构技术研究

在对大型复杂机械系统动力学分析时,由于存在大量的非线性因素,很难建立比较完备的力学模型,住往利用非线性时间序列的相空间重构的思想来研究上述问题。相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。在进行相空间重构研究时,参数的选取一直都是其最重要也是最难的部分。文中论述相空间重构中嵌入维数与时间延迟的关系,根据以往算法在确定参数时造成大量的冗余计算的不足,采用基于几何不变量的G-P算法和信息论中的互信息方法分别找出嵌入维数、时间延迟的优化算法,并仿真Lorenz方程采集的数据进行算法验证。     

基于离散小波变换的机械故障信号提取

机械传动的轴承、齿轮等关键部位的故障信号中都含有冲击信息,通过对冲击信息的提取就可以对设备做出精密诊断.本文针对机械故障难以预先发现的问题,将离散小波变换和频谱分析相结合从机械的振动信号中提取非平稳信号,以此作为判断故障信号及类型的依据.从实际的应用效果看,利用离散小波变换技术提取冲击信号是非常有效的.     

基于小波变换的纹理特征变化检测方法研究

本文提出和实验了一种基于小波变换的区域纹理特征差值的变化检测方法,该方法通过小波变换提取区域纹理特征,而后采用差值求得其变化部分.实验结果表明,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度,从理论和实践方面证明了该方法的可行性和有效性.     

一种新的选择相空间重构参数的方法

阐述了时间延迟对于相空间重构的影响 ,概括现有的基于相空间扩展准则选择时间延迟的主要方法 ,提出了以相轨迹绕相空间主方向轴转动惯量为依据的新方法 ,利用典型数据测试 ,并与典型的平均位移法进行比较。结果表明 :本文提出的转动惯量法不仅具有更明确的物理与几何意义 ,而且可以更好地选择时间延迟     

平稳小波变换在轴承振动信号去噪中的应用

为有效提取振动信号中的故障特征,提出了一种基于平稳小波变换的降噪方法,阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数的峭度。实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能很好地提取振动信号中的故障特征。     

评价机械加工表面形貌的小波变换方法

提出了用小波变换计算粗糙表面分形维数的新方法 ,并基于Weierstrass -Mandelbrot函数 (W -M函数Majumdar-Bhushan函数 (M -B函数 )对该方法进行了验证 ,结果表明该方法具有很高的计算精度。应用小波变换方法对核态池沸腾试验板表面形貌的分形特征进行了评价 ,包括铜和不锈钢材料 ,轧制、砂纸打磨和表面机械抛光等 3种加工方法生成 5个粗糙度级别的试验板 ,研究结果表明该方法能有效评价表面形貌的分形特征。     

基于差值图像小波变换的图像压缩技术的研究

提出采用差值图像的小波变换来去除时间、空间上的相关性,并采用数学形态算法中的膨胀运算和腐蚀运算进行运动的估计补偿.这是一种基于对象操作的运动估计补偿方法,可以避免传统块操作方法中引起的方块效应.     

小波变换方法评价曲线的分形特征

应用小波变换对Kiesswetter曲线和3种方法生成的分数维布朗运动（FBm）进行了分析,验证了该方法计算分形维数具有较高的精度。在宽广的分形维数范围内,与其他7种计算方法比较表明,小波变换方法的精确性和一致性都最好。小波变换为进一步分辨确定性信号、分形特征的信号或完全随机性的信号提供了一种有效工具,为评价粗糙表面形貌的分形特征提供了前提条件。     

基于参量优化的多变量相空间重构方法

针对耦合鲁斯勒系统仿真研究分析单变量相空间重构的弊端,结合小波包改进算法降噪,采用最近邻域发散度法确定嵌入维数,通过相关函数法和伪相图法相结合选择时间延迟,提出基于以上参量优化的多变量相空间重构算法,并将此法应用在BW350泥浆泵较故障征兆提取中,计算结果表明,该法提取的故障特征值均一稳定,尤其对较难识别的轴瓦与十字头故障判定具有一定的实用价值。     

基于二维小波变换及图像模式识别的焊缝坡口识别

采用二维小波变换及二值化方法处理初始条件下管道焊缝坡口图像,获取焊缝坡口纹理信息,作为模板。 对后续坡口图像进行同样的小波变换及二值化处理,利用模式识别方法获取后续图像焊缝坡口及其中心线的基本 位置信息,研究的焊缝坡口识别算法为实现自然光下焊缝坡口实时跟踪提供了理论依据。