改进谐波小波及其在振动信号时频分析中的应用

针对谐波小波在时域衰减速度慢的缺点,对其在频域进行光滑化处理,得到了性质更好的改进谐波小波。由于采用光谱化方法只能得到改进小波在频域的表达式,因而采用基于FFT的算法对它进行计算。针对振动信号一般舸样点较多的特点,采用计算等间隔小波系数的方法以减少计算量。以改进谐波小波对某新型导弹空中点火试验的振动信号进行了时频分析,并采用计算时频图等高图的方法以消除大部分无用的信息,得到了振动信号的高清晰时频图。     

小波包——自回归谱分析及在振动诊断中的应用

概叙了小波、小波包理论，由此提出一种称之为小波包－－自回归谱分析的新方法，它将小波包和自加归模型结合起来，该方法在机械诊断中，实现不同频道范围内，不同零部件故障信息分离和提取，并以挖掘机提升系统龄轮箱的振动信号为例，说明该方法是提取弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。     

小波分析在爆破振动加速度推求中的应用

提出了一种由实测爆破振动速度数据得到加速度历程曲线的方法.首先对实测速度数据进行数值微分计算,继而采用小波变换的方法消除加速度波形中因数据误差带来的高频噪声成分,可以得到准确、清晰的爆破振动加速度时程曲线.     

小波消噪及其在往复泵振动监测信号处理中的应用

采用浮动阀值分离噪声是小波分析中一个新的信号检测方法。本文在简述了小波分析及噪声分离的非线性小波理论的基础上,给出了从噪声污染信号中恢复原信号的实例。针对三缸往复泵测量信号非平稳时变特点,研究了用小波消噪方法提取反映往复泵动力端状态的振动波形特征。通过对振动信号的波形特征提取表明,该方法能在很高的背景噪声下有效提高反映往复泵状态的有用信息。     

机械故障诊断中的小波基及算法研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的小波基选择和快速算法存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,表明半正交Ｂ样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法。利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数倍减小的问题。研究结果为故障诊断中小波基的选择和信号的深层     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点，提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法。试验表明，该方法是有效的，适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断。     

小波分析在别矿爆破振动测试中的应用研究

为深入了解新疆别斯库都克露天煤矿爆破振动信号的特性,应用小波变换方法对监测所得的非平稳爆破振动信号进行了时频特征分析,获得了爆破振动信号小波多分辨率分析的各频带能量分布规律,给出了振动信号的细节特征,为爆破设计人员更好地指导爆破设计,进一步改善爆破效果及降低爆破振动效应提供一定参考。     

小波变换在信号处理中的应用

介绍了常用小波基函数和连续小波变换，重点将小波变换应用到信号的去噪、分解和重构信号分析中。通过仿真实验可见小波变换已成为信号处理中行之有效的方法，必将在信号处理中起着重要作用。     

小波变换在蒙库铁矿爆破振动信号时频分析中的应用

爆破振动信号具有非平稳随机特性。利用小波变换分析技术,将爆破振动信号分解在不同的频率带上,得出爆破振动信号在不同频率范围内振动分量的时间变化规律,结合爆破振动信号的能量分布特征和功率谱波形,定性评价了爆破振动对边坡稳定性的影响程度。     

小波分析在结构物对爆破振动响应的能量分析法中的应用

文章采用小波分析方法对工程爆破中引起的地震动信号能量进行了分析,得出了小波系数与信号能量之间的关系,并用工程实测的数据进行分析,验证了文章中理论推导所得的结论。作者认为由于小分析在时－频程上的特性,它在分析爆破振动信号能量时具有重要的推广意义。     

小波变换在履带车辆振动信号处理中的应用

为解决履带车辆振动信号受强噪声信号干扰的影响,运用小波变换原理,根据重构因子比较几种小波基,确定适合履带车辆振动信号的小波基和阈值,描述小波分层方法,对履带车辆振动信号进行去噪。仿真计算结果表明小波变换去噪方法能有效地抑制背景噪声,提取有用状态信息,提高信噪比和减小均方误差,为履带车辆振动信号预处理提供一种可行的方法。     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。     

小波变换在某高烟囱拆除爆破振动分析中的运用

对黄岛热电厂烟囱拆除中的振动信号进行了分析,用"db6"小波基对信号进行分解,从分解信号中提取了各次振动不同频率段的时间信息,并对各频带进行能量统计.分析表明,在爆破振动分析中,使用小波分析比传统分析能更好地观察振动信号的时频特性.此次振动由于震源多而成分复杂,能量分布广,主振频带较单一震源的振动信号宽,烟囱塌落构成地面振动的主要因素.     

基于气动信号小波分解的风机叶片裂纹扩展特征分析

叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,尽早检测出裂纹对于风机安全运行具有重要意义。对采集的无裂纹和具有不同长度裂纹叶片的气动信号分别进行小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行分析。结果证明:随着叶片裂纹的扩展,气动信号频率向低频和高频拓展。这为叶片裂纹故障的识别提供依据。     

旋转机械高速启动过程振动信号分析方法的研究

通过对Ｈａａｒ小波系数与变频信号瞬时频率关系的分析,提出了基于Ｈａａｒ小波分析的旋转机械高速启动过程振动信号瞬时频率的计算方法。并通过利用此方法得到的瞬时频率,对原信号利用内插法进行了重采样,将由此得到的信号进行阶比分析,可以对信号的各阶谱线实现很好的分离,解决了定频采样所带来的高速启动过程振动信号各阶谱线不能很好分离的问题。     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。