基于压电主动传感的混凝土龄期内强度监测研究

针对混凝土龄期内强度变化的特征,预先将压电智能骨料埋入钢筋混凝土试件内指定位置,对不同龄期内压电传感器接收到的应力波信号进行功率谱密度分析和小波包能量分析。试验结果表明：在混凝土养护期内,传感器接收信号的小波包能量值随时间的变化趋势,与同等条件结构固有频率下功率谱密度特征参数随时间的变化趋势基本一致,试验结果与混凝土试件在实际养护过程中试件强度的变化规律相吻合。     

煤层水力压裂声发射监测信号特征分析

为促进声发射监测技术在煤层水力压裂效果评价中的应用,利用煤岩动力灾害声电监测仪对煤层水力压裂过程进行了实时监测,并采用傅里叶变换和小波包分析对采集的声发射信号特征进行了分析。现场试验结果表明:煤层水力压裂声发射监测有效信号主频在470~1 700 Hz之间,低于井下噪声干扰信号主频;煤层水力压裂声发射监测有效信号能量分布主要集中在0~5 000 Hz频带,能量分布百分比为86.5%~95.4%,且有效信号的能量分布主要集中在312.5~625,625~937.5,937.5~1 250,1 875~2 187.5 Hz等较低频带。     

小波包分析在刀具声发射信号特征提取中的应用

分析了刀具的切削状态,介绍了刀具的声发射信号检测系统和小波、小波包分析技术,以及小波包频带能量分解方法,提出了小波包分解功率监测特征量提取技术.通过在刀具声发射的一个实例信号中的应用,有效地区分了刀具的两种切削状态,验证了小波包分解功率监测特征量提取方法的可行性.     

基于能量特征的脑电信号特征提取与分类

为了快速、有效地提取脑电特征,提高分类正确率,采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号,在时域范围内,将信号幅度的平方作为能量特征值;在频域范围内,采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱密度作为能量特征值.根据运动想象脑电信号特点,构造左右通道信号能量差值的符号特性作为分类判别依据,进行分类测试,方法简单.初步实验结果表明,所利用的两种方法的分类正确率达87.857%.     

多分辨率分析在HRV信号分析中的应用

根据HRV信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者HRV信号的异常信息.基于小波变换的HRV信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息,应用多分辨率分析法,对22例海洛因成瘾者和22例正常人的HRV信号进行6尺度分解,计算尺度系数和各小波系数的能量,除Cd3(0.5～1Hz)和Cd4(0.25～0.5Hz)频段外,成瘾者能量的均值要大于正常人对应的值.研究结果表明,小波包变换是提取海洛因吸毒者HRV信号中异常信息的有效工具.     

多分辨率分析在HRV信号分析中的应用

根据HRV信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者HRV信号的异常信息。基于小波变换的HRV信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息,应用多分辨率分析法,对22例海洛因成瘾者和22例正常人的HRV信号进行6尺度分解,计算尺度系数和各小波系数的能量,除Cd3（0．5～1Hz）和Cd4（0．25～0．5Hz）频段外,成瘾者能量的均值要大于正常人对应的值。研究结果表明,小波包变换是提取海洛因吸毒者HRV信号中异常信息的有效工具。     

基于压电陶瓷的不同服役年限木构件损伤监测

基于压电陶瓷的主动传感技术对不同服役年限的木构件进行损伤评估。取服役年限为0年、3年、40年的木构件制成三个尺寸相同的立方体试件,在每个试件的六个面上分别粘贴压电陶瓷片(PZT),用于信号的发射及接收。分别对不同服役年限试件传感器测量的信号进行了小波包和功率谱分析,发现应力波沿木材纵向传播时相较于服役年限短的试件,长年限试件的信号的幅值更大,沿木材径向及弦向传播时随木材服役年限的增加信号的幅值随之减小。结果表明,文中提出的方法能有效的识别不同服役年限的木构件,可为实际工程中不同服役年限木结构古建筑健康监测提供参考。     

木材缺陷声发射信号的小波包分析处理

在简要介绍小波包分析的分解和重构算法基础上,通过木材声发射实验采集声发射信号;利用小波包分析技术对三种不同缺陷类型的木材试件的原始数据进行消噪预处理,然后对信号进行分解,并对分解的信号进行小波包重构;运用“小波包-能量”法提取木材声发射信号特征值,实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。结果表明：用小波包分析确定木材缺陷程度是一种有效的方法。     

基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断研究

针对往复式隔膜泵故障的多元性、不确定性和并发性的特点,提出了基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断方法。小波包能将振动信号分解到不同子频带,通过各子频带信号的能量变化反映设备运行状况。通过采集往复式隔膜泵振动信号,进行小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量和能量比例,然后对比故障振动信号和正常振动信号的频带能量谱比例图,找出发生故障的频带,进而找出往复式隔膜泵的故障特征频率,诊断出故障。实验表明:通过小波包能量谱对往复式隔膜泵进行故障诊断是有效可行的。     

基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

针对功率变换器的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量谱和M-ary支持向量机的故障诊断方法。首先,通过小波包分解得到故障信号能量谱特征向量,并结合傅里叶变换分析故障信号主要频率特征点,实现故障特征向量的降维;然后,基于M-ary支持向量机的分类模型诊断出功率变换器多故障模式。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络和一对一支持向量机故障诊断方法,本文方法诊断精度高,需要的子分类器数目少,诊断速度快,适用于在线故障诊断。      

变压器可听声信号特征分析

基于振动与可听声的变压器诊断技术凭借其与被监测设备无电气连接、抗干扰能力强和灵敏度高等优点成为研究热点。本文为分析变压器可听声信号特征,理论分析了变压器可听声产生机理及其影响因素。运用分层阈值消噪法对信号进行消噪,采用快速傅里叶变换和小波分解法对不同运行年限、不同电压等级、不同采集位置、不同负载率情况下的在运变压器可听声信号进行分析,得到信号的频谱和小波能量特征向量。结果表明,理论上变压器可听声信号主频为100Hz,并存在200Hz、300 Hz等高次谐波分量;但是,随着变压器运行年限、电压等级的升高,主频增大为200Hz,高次谐波占比及高频段能量特征值增大;信号频谱与能量特征值受采集位置影响,检测时应根据变压器结构等实际情况选取合适的采集位置。     

Design,fabrication and characterization of a low-noise Z-axis micromachined gyroscope

This paper presents the design, fabrication and characterization of a low-noise Z-axis micromachined gyroscope. A triple-mass scheme is adopted to obtain a decoupled mode and matched vibration structure. The gyroscope was fabricated based on a 30-μm silicon on insulator wafer. A DRIE, lag-effect-based, dicing-free process was used to easily and rapidly create the gyroscope devices without requiring normal dicing. The fabricated gyroscopes were vacuum packaged (pressure of approximately 2,000 Pa) and tested. The measured power spectral density of the noises is as low as 17.5 μV/√Hz, and the resolution of the fabricated gyroscope is 7.1 × 10–4°/s/√Hz (2.52°/h/√Hz).     

抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析

头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据.针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析.实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.0129,0.0176])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.0246,0.0303]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制.对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标.     

多采样频率的配网接地故障检测与定位

现有文献的故障监测与定位小波算法都是在录波采样频率相同的前提下进行的,配电网小电流接地故障实时检测,与变电站接地故障检测的环境完全不同：配网故障监测装置,采用不同标准采样频率(3600Hz、4800Hz)上送实时故障录波数据到配网中心,更有采用4096Hz的采样频率上送故障录波数据,在配网中心需要把不同采样频率的录波数据进行分析计算,提取故障特征、检测故障,确定故障首尾端,实现故障检测与定位。本文给出了小波能量特征的定义、不同采样频率能量特征的折算、基于能量特征的配电网接地故障监测与定位算法。多种采样频率下配网接地故障检测与定位,通过小波变换提取故障能量特征、将不同采样频率故障录波信号,折算到最低采样频率下的能量特征,然后根据能量特征来判别故障类型、确定故障首尾端。多采样频率的小波能量特征折算算法,对于类似的小波变换的使用场合,也有借鉴意义。     

爆炸冲击条件下的加速度传感器结构分析

针对加速度传感器在爆炸与冲击测试中的应用,从理论与有限元仿真出发,分析传感器结构的静态响应与冲击响应.在15.4×104gn的静态载荷下,传感器结构最大应力超过材料的许用应力,将会发生结构断裂.在静态载荷下,加速度传感器在15.4×104gn的冲击加速度载荷下结构最大应力超过材料的许用应力,将会发生结构断裂.在加速度传感器的工作方向上施加幅值为15×104gn,半周期为5μs、10μs、20μs、30μs、40μs的半正弦加速度冲击载荷.在幅值为15×104gn、半周期为30μs的冲击载荷下,传感器的固定端处应力为334MPa,将会使传感器断裂失效.在幅值为15×104gn、半周期为5μs、10μs、20μs的冲击载荷下,固定端处应力超过材料许用应力,将也会发生结构断裂.悬臂梁在半周期为5μs、10μs、20μs的冲击下,将会出现断裂.大体上,冲击载荷的周期越小,固定端的应力越大集中越严重.由于传感器固有周期为9.5μs,加速度传感器在半周期为10μs的冲击载荷下出现谐振,固定端处应力变大集中加剧.分析加速度传感器在冲击载荷下的结构响应为传感器的结构设计与具体应用时的可靠性分析提供了理论依据.     

单泡罩塔板上电导探针测试信号的小波分析

泡罩塔是板式塔的一种,因其特有的“升气管——泡罩”结构,使得前人对其的研究远没有象对筛板塔的研究那样深入。本文采用双头电导探针对单泡罩塔板上泡罩的鼓泡情况进行了测试,并对探针测试信号进行了小波变换和能谱分析,结果表明：单泡罩鼓泡在齿缝速度为8．45～10．65m／s范围内有一不变的主频,约4．5Hz;电导探针测试信号的平均小波能谱和尺度服从幂律关系,能谱指数口的值在1．6332～2．1273之间;单泡罩塔板上探针测试信号具有分形特征,分形维数为1．4364～1．6834。     

基于深度收缩稀疏自编码网络的飞行员疲劳状态识别

飞行员的疲劳状态识别具有重要的研究意义和应用价值.针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种新的基于脑电信号的飞行员疲劳状态识别深度学习模型.在对飞行员的脑电信号进行滤波分解的基础上,提取delta波(0.5sim4Hz)、theta波(5sim8Hz)、alpha波(7sim14Hz)和beta波(14sim30Hz),将其重组信号作为深度收缩稀疏自编码网络-Softmax模型的输入向量,用以对飞行员疲劳状态的识别,所得到的实验结果与深度自编码网络-Softmax模型和传统方法PCA-Softmax模型识别结果进行比较,结果表明所建立的深度学习模型具有很好的分类效果,分类准确率可达91.67%,且学习所得的特征稳定性好,验证了所提模型具有稳定性和重复验证性.     

基于谱图小波变换的图像压缩编码方法

针对小波变换图像压缩编码方法在高压缩比下得到的重构图像质量往往较差的问题,提出了一种基于谱图小波变换的编码方法.该方法首先将图像转化成图,利用谱图小波变换分解图得到谱图小波系数,这些系数的能量随着尺度的增加而衰减,然后根据谱图小波系数的特性对SPECK算法进行改进,最后对谱图小波系数进行量化,利用改进的SPECK算法对量化后的系数进行压缩编码,并在图像数据量压缩的同时从稀疏系数中恢复原始图像.实验结果表明,该编码方法对自然图像的压缩具有高效性,相比小波变换的压缩方法,重建图像的PSNR有所提高且变化平稳,与此同时还得到更大的压缩比.     

基于长周期光纤光栅的动态轴向应变传感器

基于高频CO2激光脉冲写入的新型长周期光纤光栅(LPFG)独特的弯曲特性,提出了一种新的动态轴向应变传感器设计方法。该方法利用新型LPFG向特定方向弯曲时,谐振峰幅值与波长随光栅弯曲率的改变而灵敏地发生线性改变的特性,将动态轴向应变转化为LPFG弯曲曲率的动态改变进行测量。理论和实验表明:系统最后探测到的交流电压随轴向应变的增加而增大,应变灵敏度可达57.56mV/10-6。在施加频率为300 Hz、其值为0.69×10-6的动态轴向应变时,分辨力可达1.6×10-9/H z,信噪比可达61 dB。该方法可用于制作操作简单、分辨力高,成本低廉的动态轴向应变传感器。