基于小波变换的减速离合器故障诊断方法研究

介绍了小波分析的原理,并把小波分析方法应用在减速离合器故障信号处理中,进而研制出减速离合器故障信号特征分析的故障诊断方法.主要运用MATLAB小波分析工具箱对离合器振动信号进行小波包分解,根据小波系数作出能量分布图,对故障频段进行小波包重构,从结果中可以直观地观察到离合器故障特征.结果表明,小波包具有很强的故障诊断能力,如果在故障诊断过程中合理选择小波函数和各种参数,就可以获得直观的故障信号局部特征,从而为产品故障诊断提供了有效的工具.     

煤岩声发射信号识别研究

针对煤岩破裂的声发射信号难以在复杂的噪声环境中识别的问题,提出了一种基于小波包分析和小波特征能谱系数分析的煤岩声发射信号识别方法。选取Symlets小波作为煤岩声发射信号分析的小波基函数,采用混合阈值算法对该信号进行去噪处理,提取出有用声发射信号,并采用Matlab软件分别对有用声发射信号和噪声信号的小波包分解进行仿真,得到两者的小波特征能谱系数和小波包特征向量。仿真结果表明,有用声发射信号特征向量的各级能量变化程度较大,噪声信号特征向量的能量变化较为稳定,从而可实现煤岩声发射信号的识别。     

基于小波和双谱的脉冲星信号识别

为了提高脉冲星光信号识别效果,提出了一种基于小波变换和双谱分析的脉冲星信号识别算法．首先,本文提出了一种小波域双谱的概念,即对信号进行小波分解后再计算各级小波系数的双谱．然后,采用主分量分析（PCA）提取低频系数的双谱特征;根据最大类间误差平方和准则,用选择双谱的方法抽取高频系数的双谱特征,这些双谱特征构成特征向量．最后,采用最小距离分类器对脉冲星信号进行分类．实验结果表明了该脉冲星信号识别算法在识别效果和特征降维方面的有效性．     

小波分析应用于直流系统接地故障检测

针对直流系统接地故障检测中常用的低频信号注入法容易受到各支路电缆中存在的对地电容的影响这一问题，提出了利用小波分析实现故障信号特征的提取的方法。分析了低频信号注入法的原理及存在的缺陷，针对其故障信号的特点，提出了基于小波变换的直流系统接地故障检测方案。基于小波去噪的原理，通过选择适当的小波函数，对支路电流信号进行分析和处理。经过仿真实验分析。表明该方法可以克服对地电容对接地故障检测的不利影响，完成故障信号分析，实现故障支路的准确定位。     

基于小波分析的故障系统在旋转机械中的应用

就小波分析技术在旋转机械故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究,提出了基于小波奇异性及小波变换模极大值的故障特征提取方法,通过对故障信号与小波变换的多分辨率方法以及奇异性理论相结合进行研究,发现小波分析便于对信号的总体和局部进行刻画;利用小波变换对信号的分解和重构特性,可有针对性地选取有关频带的信息以及降低噪声干扰,通过对重构信号的频谱分析能更有效地提取裂纹故障的典型特征。结果表明,对于旋转机械的非平稳信号来说,利用小波变换方法进行故障诊断是行之有效的。     

基于小波分析的海底石油管道缺陷超声检测信号去噪处理

针对海底石油管道超声检测信号的噪声消除问题,本文研究了基于小波分析的噪声消除方法.文中首先介绍了基于小波分析的噪声消除方法的基本原理,然后运用小波方法对实测超声信号进行了具体的处理.在信号处理中考虑了小波基以及小波分解层数对噪声消除效果的影响.信号处理结果表明:合理选择小波基和小波分解的层数,能有效去除超声信号中的噪声.     

阶跃型奇异点的小波检测

在检测实际系统信号问题上,阶跃型奇异点是一类重要的信号奇异点,针对检测和定位在许多实际问题上都有重要的意义。根据阶跃型奇异点的特征,证明了信号的阶跃奇异点与信号小波变换的最值有关,如果适当选择小波基函数,那么信号的阶跃奇异点将对应于信号小波变换的最值点。据此提出了一个利用小波变换最值的阶跃奇异点检测方法,并给出了小波基选择条件。最后利用上述方法对大量仿真信号及实际音频信号上的阶跃奇异点进行检测,结果表明研究有方法不仅有效可靠,而且具有计算简单,定位准确的特点。     

小波与时间序列在数字信号质量监测中的应用

描述了小波和时间序列分析在数字信号质量监测中的应用。与传统监测信号方法不同,这种方法从被测信号的组成成分入手,通过小波变换对原始信号依尺度分解成不同层次,并从其中提取特征信号,同时对其建立自回归滑动平均(ARMA)模型,通过分析ARMA模型的参数得出信号的质量状况。另外还描述了如何根据被分析信号的特征、小波重构信号的能力及计算速度选择合理的小波基的方法。     

基于小波包分析的图像去噪处理

小波分析是一种信号的时间一频率分析方法。而小波包分析是建立在小波分析的理论基础上将信号的高低频成分分开，为信号提供一种更加精细的分析方法。根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时一频分辨率。它在信号消噪方面有着显著的效果。本文简述了小波包分析的原理，并基于matlab实现了对二维图像信号进行消噪。     

复励式无刷直流电机故障诊断研究

针对复励式无刷直流电机弱磁控制的故障信号特点,选择小波神经网络作为电机故障诊断方法.根据电机的故障树,确定了电流作为其故障诊断信号.以最常见的绕组短路和开路作为研究对象,通过对不同小波基函数的对比分析,选择coif5作为小波基函数.利用Mallat算法对典型电机故障信号进行了检测,采用第2层分解时的高频系数d2作为特征...     

小波变换理论应用进展

本文介绍了小波变换理论,讨论了基本小波函数的选取准则和小波变换算法,分析了小波变换与人工智能等其它方法的结合方式和特点.通过介绍小波变换在信号瞬态分析、图像边沿检测、图像去噪、模式识别、数据压缩、分形信号分析等方面的应用实例,讨论了小波变换在处理非平稳信号和复杂图像时的优势.最后,对小波变换理论的发展及其应用前景作了描述.     

基于小波变换的信号突变检测

本文分析了小波变化检测突变信号的原理,利用小波变换模的极大值和信号突变点的关系,结合Haar函数和dbN函数,在MATLAB平台上进行仿真测试,给出实例分析。结果表明,小波变换在信号突变性检测方面具有优越性,适合用1于测物雷达的信号处理中去,具有广泛的应用前景。     

奇异目标信号的多尺度定位识别方法

在复杂环境下检测微弱目标信号是信号检测技术中关键问题。基于奇异目标信号和噪声干扰在多尺度小波变换下表现出截然不同的特性,利用奇异目标信号的小波变换模极大值随尺度增大而增大,而随机白噪声小波变换模极大值随尺度增大而减小,进行复杂环境中的目标定位识别。理论和实验表明该方法特别适合弱信号的定位识别。     

电力参数直接交流采样信号的小波消噪方法

论述了电力参数交流采样信号的特点,介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理.基于阀值小波变换去除信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明：该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的采样测量信号.这种方法对其它类似系统也具有一定参考价值.     

小波变换在电力谐波分析中的应用

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。文中应用小波变换分析电力系统的谐波,小波变换能描述频谱含量如何随着时间变化,同时在时间和频率上表示信号的能量和作用。与傅里叶变换对比,小波变换不仅可以知道哪些频率分量在信号中出现,而且可以知道这些频率分量在时域内是如何变化的,可以更精确地分析非平稳信号的谐波。     

金属基复合材料缺陷超声信号消噪研究

为了剔除金属基复合材料缺陷超声信号中的噪声，得到没有污染的缺陷信号，便于进行信号分析，文章中使用了一种改进小波包消噪方法——平均能量阈值法，讨论了平均能量阈值法消噪的原理，并将小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起，用于信的消噪研究中，通过仿真实验并与小波消噪方法进行对比。证明了该方法消噪的有效性；结果表明基于平均能量阈值法消噪技术在保信号奇异性的同时，能有效地去除金属基复合材料缺陷超声信号中的噪声。     

分数阶小波变换的性质

小波变换是对信号时域-频域(Fourier域)的多分辨率分析,是一种线性时不变伸缩带通滤波.分数阶小波变换将小波变换的多分辨率分析理论推广到时域-广义频域(分数阶Fourier域),对信号分析处理有更大的灵活性.分析了分数阶小波变换的线性时变特性、存在正交分教阶小波的条件、分数阶Fourier域传递函数,以及分数阶小波变换在分数阶Fourier域的伸缩带通滤波.     

小波变换信号分形分析在鼾音信号处理中的应用

主要研究小波变换的分形方法在分析鼾音信号中的应用问题。首先分析信号波形特点并检测其瞬态脉冲。通过对频谱分形特性的动态分析,及时诊断病变信号的危害程度。仿真实验结果表明,针对典型的非平稳鼾音信号,与传统的傅氏变换方法相比,所提出的方法具有明显的优点。     

基于离散小波变换的信号分解与重构

为数值计算简化和理论分析简便,在实际信号处理应用中,需要对小波变换进行离散化处理。介绍了傅里叶变换与小波变换的基本理论,以及离散小波变换在信号分解和重构过程中的原理及方法。利用MATLAB小波工具箱中提供的函数分别对一维信号和语音信号进行分解与完全重构,并对结果进行分析比较。仿真结果表明,用离散小波变换进行一维和语音信号分解时均可有效地获取其平均相似信息和细节信息,重构信号与原始信号相比损失较少,分解和重构均得到了很好的效果。     

基于MATLAB编程的木质复合材料缺陷信号小波分析

介绍了小波理论的发展、小波变换处理信号的基本原理.结合MATLAB的小波工具箱、信号处理工具箱编写程序,在MATLAB环境中实现信号的小波与小波包分析,同时输出信号特征参数和相关的分析图形.利用该程序对木质复合材料缺陷信号进行分析处理,通过提取信号的特征值能量率实现木质复合材料左端、中部和右端缺陷定位无损检测.