基于快速傅里叶变换和db小波变换的谐波检测

在电力系统谐波检测中,使用快速傅里叶变换法(FFT)可以得到平稳谐波信号中的频谱,从而可以确定该信号中谐波的频率和幅值等信息.但FFT局限于得到信号的频域信息,很难检测到谐波发生的具体时刻,而小波变换可以捕捉到信号中的细节部分.针对复杂谐波信号,提出了一种将快速傅里叶变换和小波变换相结合的检测方法.由Matlab仿真结果可知,该方法可以检测稳态谐波,确定暂态谐波的突变时刻.     

连续复小波变换在工程检测数据处理中的应用

通过对基桩检测信号进行多尺度一维连续复小波分解，得到局部模极大值线（local maximum line），计算模极大值线对应位置的Lipschitz指数值，从而综合判断信号的奇异点位置．由信号的奇异点位置很容易确定入射波、缺陷反射波、桩底反射波位置．这种分析方法可以实现对反射波测试数据更为灵活精细的分析，消除了由实测信号直接判读反射波到达时刻存在的潜在错误．最后给出了实测桩端部响应信号的分析实例，结果表明：复小波变换判断有效桩长和缺陷位置比实小波变换具有更好的精度．     

用连续小波变换识别内燃机噪声源

为了直接利用连续小波变换进行内燃机噪声源识别，提出了一种连续小波变换的改进算法. 研究了信号组成成分的幅值和频率变化对小波系数的影响，根据连续小波变换的基本性质，对连续小波变换后产生的与信号频率有关的衰减系数进行修正，通过对比分析从Matlab6.5的小波工具箱中找出了适合振动噪声信号分析的小波函数.工程信号的分析结果表明，经过对连续小波变换后小波系数的修正，使小波系数的大小能正确反映信号各组成成分的幅值大小，从而可以利用小波系数形成的云图直接进行内燃机噪声源识别.     

应用小波变换提取输油管道泄漏突变信号

为减少榆油管道泄漏事故造成的损失,需及时发现泄漏并判断出泄漏的准确位置.依据负压波检测输油管道泄漏的基本原理,分析了压力信号的突变点以及噪声在小波变换下的不同特性,认识到突变信号的小波变换模极大值具有随尺度的增加而增加,而噪声的小波变换模极大值随尺度的增加而减小的特点,因此可以应用小波变换精确地检测到负压波到达输油管道两端传感器的时间差,结合负压波传播速度就可以算出泄漏点位置.针对具体数据给出了计算算例.应用结果表明:小波变换法能准确的提取瞬态负压波的突变值,实现对输油管道的泄漏检测与定位.     

傅里叶变换与小波变换在信号故障诊断中的应用

研究了傅里叶变换与小波变换在信号故障诊断中的应用。仿真表明，小波变换在检测信号突变点方面比傅里叶变换优越得多，且利用小波变换可以精确地检测出信号突变的时间与位置。最后探讨了在应用小波变换进行故障检测时小波基的选取原则。     

基于小波的激光测速靶的信号分析

激光靶是一种子弹发射速度测量系统,它根据子弹穿过两个靶面的时间间隔以及两靶间的距离算出子弹的平均速度.介绍了一种应用小波变换分析激光靶过靶信号的算法,该算法从大尺度到小尺度沿着模极大线确定信号奇异点的位置,从而判断出子弹的过靶时刻.由于在大尺度上噪声的小波变换系数的幅值比信号的小波变换系数的幅值小,该算法能有效抑制噪声的影响.实验结果表明:应用小波分析激光靶的信号提高了测量的精度和可靠性.     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法．     

用A计权连续小波变换识别内燃机噪声源

为了适应内燃机噪声声源识别的需要,当用连续小波变换进行信号分析时,常对小波变换算法作适当的改进.依据连续小波变换的叠加性和尺度转换性质,提出了变换后小波系数的频率修正方法,即在修正小波变换时对信号中不同频率成分小波系数的不同衰减,使变换后小波系数的大小能够准确反映信号中不同频率成分的幅值特性,在此基础上提出了A计权连续小波变换算法,对频率修正后的小波系数进行A计权修正,使之更加适合实际工程中声源识别的需要.利用该方法对某发动机进行了噪声源识别,取得了良好的识别效果.     

小波分析在振动信号检测中的应用

本文讨论了小波变换应用于振动信号检测的原理和特点，通过理论和实验分析表明：小波理论的发展适应于振动弱信号及突变信号检测的要求，为桩基质量的检测和分析提供了一种新的研究方法。     

旁孔透射波法与反射波法检测基桩的对比分析

为了解决桩基检测中长桩桩底与深部缺陷难以识别的问题,采用旁孔透射波法,建立桩-土系统简化理论模型,对旁孔透射波法提出了桩身缺陷及桩底深度的检测分析方法,并采用三维轴对称有限元模型,对比分析了旁孔透射波法与低应变反射波法检测的技术效果.结果表明,反射波法适用于非长桩的长度和深度不大的桩身缺陷检测,虽然指数放大有助于辨识长桩底端和较深处桩身缺陷的反射信号,但在实际应用中仍会存在一定的不确定性.旁孔透射波法受桩长和长径比的影响显著小于反射波法,在桩身缺陷位置及其程度和桩底深度的检测分析中更具优势.     

小波分析在低应变检测数据处理中的应用

在低应变检测采集的数据中,会受到各种噪声的干扰。利用小波变换的时频局部化能力,对实测信号进行降噪处理,可保留信号的突变特征,抑制噪声信号。在实际应用中证明小波分析对低应变检测信号的降噪是一种比较好的数据处理方法。     

使用小波分析方法提取焊缝位置信息

针对焊缝特征提取中普遍采用的线段拟合方法计算量大的问题,探讨了基于小波变换的焊缝特征提取方法;将离散小波变换和奇异分析理论引入焊缝特征提取问题;利用多尺度小波分析计算最小以及对信号奇异点敏感的特征,有杉db2小波对焊缝特征进行分析,通过采用小波变换模极大值传播规则,大大减少小了计算量,实验证明此方法具有较好的性能,有效地排除了局部信号对焊缝整体特征的影响,可以很快确定焊缝的位置。     

小波变换与中值滤波耦合的雷达信号去噪法

为了提高雷达检测弱信号的能力，对它的去噪就显得非常重要。小波变换具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，中值滤波具有良好的边缘保持特性。它们都有一定的去噪能力，但对弱信号效果不好。提出了基于小波变换与中值滤波器耦合的雷达弱信号去噪方法，仿真结果表明，经过该方法去噪后弱信号的信噪比有较大提高。     

基于多尺度小波分析的大坝变形自回归预测模型

针对大坝变形监测数据序列一般具有较明显的多尺度特征、年周期性和非平稳趋势性等特点,为克服自回归模型在大坝非平稳性变形预测方面存在的不足,利用多尺度小波分析理论在处理非平稳信号上的优势对变形监测数据序列进行分解和重构,然后对重构的不同尺度下的数据子序列分别建立自回归预测模型(AR模型),最后叠加各尺度下的预测结果,从而将多尺度小波分析与自回归模型有机地结合起来,为大坝变形预测提供了一种新的预测模型,并给出了一个工程实例.研究表明:与传统的单一自回归预测模型相比,该大坝变形预测模型能较大地提高预测精度.     

小波包分析在滚动轴承信号消噪处理中的应用

对滚动轴承的故障特点进行了分析.根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出了小波包分解和重构用于滚动轴承信号消噪处理的概念及其算法,建立了滚动轴承加速度信号实时测试系统.通过实验研究得出,用小波包分解并通过重构可使分解后的数据长度不变,使分解层数不受限制,证明小波包分析方法应用于滚动轴承信号消噪的有效性,并取得了较好的效果.     

一种新的小波包络检测快速算法及其应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷, 提出一种用 Morlet 小波和连续小波变换实现的包络检波算法. 该方法利用小波变换时-频分析的优势, 用傅立叶变换快捷计算小波变换系数, 从而有效提取各共振响应频带的调制频率. 经实验验证, 该方法能有效地提取信号包络, 准确地提取出滚动轴承的故障频率.     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

低速滚动轴承故障信号捕捉与分离研究

根据低速滚动轴承故障诊断难度较大的特点，提出了利用应力波与小波分析进行低速滚动轴承故障诊断的方法.以低速运转Cooper轴承系列01B65 EX滚子轴承为例，建立了故障轴承的三维整体接触计算模型，运用有限元软件对其进行了分析，计算出外圈故障的最大应力应变及各元件之间的接触应力，将发生故障前后的外圈外表面应力应变和接触应力分布规律进行比较.在应力波实验分析的基础上，选择db6母小波、尺度j=4对实验所采集的故障信号进行小波分解，提取了故障的应力波信号特征频率，对低速滚动轴承故障进行了正确诊断.结果表明，应力波和小波分析是低速机械故障诊断的有效方法.     

多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用

为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.     

飞机超速音频警告信号的提取与特征分析

为了弥补用传统舱音分析方法获取舱音背景声的特征不准确性,根据计算机音频原理和舱音译码系统,从飞机舱音记录器(CVR)记录的多种舱音信号中提取出了超速音频警告信号,得到超速音频警告简单特征;根据小波理论,找出了适合精确分析超速音频警告特征的一维离散多尺度小波分析方法,得到了信号的详细特征;经过小波系数分析,确定了超速音频警告最大幅值在CVR中精确位置.应用表明:文中研究方法和研究结果对调查飞机事故具有一定的指导价值.