一种新的液压系统故障特征信号消噪方法研究

现场采样获得的液压系统压力脉动信号通常含有很多的噪声,如果不能有效地消除噪声,那么故障特征参量的提取将会受到很大的影响,从而影响液压系统故障诊断的准确性。针对压力脉动信号非平稳随机性、统计特性不可预知等特点,提出一种基于小波自适应滤波的信号消噪方法,并将其应用于采集到的液压系统压力脉动信号的消噪中。通过实例分析,验证了基于小波变换的自适应滤波的信号消噪方法要优于传统的自适应滤波的信号消噪方法。     

小波阈值函数在合成金刚石超声信号消噪中的应用

在对合成金刚石进行超声波探测的过程中,部分缺陷信号因噪声信号的混入而难以准确获取。本研究运用多分辨分析小波阈值的消噪方法,设计出带有改进效果的新函数并应用在金刚石缺陷信号处理领域。该函数方法可以减少硬阈值和软阈值函数各自的不足,例如在离散估计值和分解小波系数两者间存在的定值误差,具有表达式简单、计算方便等优点。通过实际缺陷噪声信号的测试表明:这种改进的阈值消噪函数与传统的硬、软阈值消噪函数相比较,可获得均方误差值减小和重构波形信噪比提高的优异消噪表现,能明显提高合成金刚石缺陷识别的准确率。本研究将超声波检测与小波变换技术相结合,并将其应用于合成金刚石的缺陷识别,对人造金刚石产业具有重要意义。     

滚动轴承微弱故障信号检测的研究

研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性.根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点,利用小波分解重构算法,对滚动轴承振动信号进行了分解、去噪、重构和谱分析.实验表明,小波减噪方法非常适于滚动轴承微弱故障信号的检测.     

基于小波分析的汽车EPS扭矩传感器故障检测

针对扭矩传感器正常工作信号、发生故障时信号和噪声信号在小波变换下的不同传播形式,利用小波变换的多分辨率分析特性,提出一种EPS扭矩传感器信号消噪和故障检测的方法,建立各种信号的模型,并进行仿真分析.结果表明,该方法能有效抑制噪声信号并检测出故障发生的时刻和故障信息,对汽车EPS系统的安全运行及故障诊断具有重要的工程应用意义.     

钻削过程刀具磨损的小波诊断方法

小波变换的时—频局部化特性能有效地应用于非平稳随机信号的分析，通过小波的分解和重构能明显的提高信号的的信噪比。引入函数奇异性的定义，根据信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点，对钻削过程中的切削力信号进行分解、去噪和重构。实验证明这种方法能大大提高信号的信噪比，准确的将故障特征信息进行定位。     

基于小波分析的弧焊过程视觉信号处理的研究

简要回顾了小波变换的发展历史，着重阐述了小波变换应用于弧焊过程的视觉信号图像处理，成功地解决了除噪、边缘检测和特征信息提取等关键技术，并通过实验进行了验证。     

小波实时阈值消噪在信号分析中的应用

针对小波阈值法不能实现在线消噪的缺陷,提出了一种基于滑动窗口思想的实时小波消噪算法.通过在Matlab中建立小波实时消噪算法S函数,并进行了含白噪声的矩形波信号消噪仿真实验,计算结果表明,小波实时阈值算法显著降低了数据信号中的噪声水平,为时变、非线性复杂系统实时消噪提供了一种新的方法.     

基于Morlet-P小波的多层金属结构的超声检测研究

鉴于多层金属结构的超声检测信号夹杂了大量的噪声，湮没了有用的裂纹缺陷信息，在对信号作多尺度分析的基础上，构造了Morlet-P小波并以此对信号进行了各种分析。当取多个尺度参数时，基于Morlet-P小波变换得到的小波系数都包含了缺陷信号的频率成分，解决了多分辨率分析时多尺度小波系数在分析窄频带缺陷信号时的不足。     

超声图像的小波去噪及多尺度边缘提取

提出与超声成像图像适应的小波统计域去噪和多尺度边缘提取结合的缺陷识别方法。在目前存在的多种分析模型基础上，根据统一的尺度一空间分析广泛图像小波分解系数的模型框架，结合概率模型，利用软门限和经典维纳估计方法压制噪声。通过不同信号在多尺度分析中的不同动态特性，提取表示缺陷特征的图像信号。     

基于非抽样小波镜像变换的电弧特征提取

为准确度量电弧信号突变信号特征,运用非抽样小波镜像变换算法提取电弧信号特征。首先将截取到的电弧信号作镜像合成变换;其次,采用非线性小波阈值和非抽样小波分解与重构方法相结合滤除镜像信号噪声,减少消噪算法运算过程的计算量;最后通过信号镜像逆变换裁剪出真实的电弧波形。实验结果表明,与传统方法相比,新方法在降低信号噪声的同时,有效抑制了信号相位偏移,完整捕获电弧波形,避免信号两侧边缘发生畸变,满足焊接过程实时控制要求。     

Noise wavelet-suppressing on electric signals in meso-spray process of pulse MIG welding of aluminum

An analysis with Fourier series on electric signals of meso-spray process of pulse MIG welding of aluminum shows many harmonic waves of different frequency in the signals,including the inherent high,low frequency elementary waves of short circuit and the harmonic waves from pulse current besides the noise signals of high frequency.The wavelet filtering with adjustable threshold is applied to study and handle the electric signals from meso-spray process of pulse MIG welding of aluminum,displaying a good solution on suppressing the noise in the signals.     

基于小波分析仪的CO2焊机波形分析

对焊接过程中的电信号进行小波滤波处理后，可以在消去信号中噪声的同时．保持电信号的特征形状不失真。采用自行研制的焊接电弧动态小波分析仪。对2台IGBT逆变焊接电源的焊接过程进行了测试分析．为焊接电源检测和工艺评判提供了一个有效的途径。对比分析结果表明：提高电压恢复率、各理增加短路过渡电流上升率和短路峰值电流，能够有效提高焊接电源的动态性能，改善焊接工艺质量。     

基于小波分析的交流CMT焊接电信号滤波

在传统阈值去噪法的基础上提出一种改进阈值去噪算法.该算法在阈值区间加入处理函数和调节系数,填补阈值区间内的空白,从而实现灵活调整信号衰减程度和平滑程度,提高重构后信号的连续性和逼近程度.试验利用coif小波对交流CMT焊接不锈钢电流电压信号进行3层分解,采用改进阈值法对分解后的小波系数进行处理.结果表明,通过灵活调整调节系数,改进算法能够很好地去除交流CMT焊接电信号中的高频噪声,保留有用突变成分和规则脉动信号,对有用信号的衰减比软阈值方法小,提高了与真实信号的逼近程度,适用于交流CMT焊接电信号的滤波.     

焊接电弧电信号滤波方法的选用

由于噪声的存在，会使测试分析系统所采集到的焊接电弧电信号的数据误差增大，数据的精确程度会受到干扰而发生变化。情况严重时会影响二次处理的结果，因此应采取有效措施滤除信号中的噪声。本文介绍了多种软硬件滤波方法，并具体介绍了小波滤波方法，因小波滤波可使原始信号的失真较小。故可选择小波滤波作为焊接电弧电信号采集与预处理的主要滤波方法。     

改进阈值小波去噪方法在机床冲孔声音信号处理中的应用

机床冲孔产生的声音信号包含了许多有用信息,为了滤除声音信号提取过程中的工厂环境产生的噪声,使用改进阈值小波去噪方法对声音信号进行处理。利用信噪比(SNR)和均方误差(MSE)作为去噪效果指标,使用新的阈值选取规则,提出了一种分段连续的阈值函数,对传统小波去噪方法进行改进。该改进函数通过引入常数a,解决了传统阈值函数中软硬阈值函数不连续和恒定偏差问题。采集机床冲孔声音信号并叠加高斯白噪声作为机床冲孔含噪信号进行验证。通过实验确定了最佳小波函数类型和分解层数,将改进阈值小波去噪算法与传统算法进行对比,结果表明:改进后的算法去噪效果良好,且有效保留了较低的信号能量。     

焊缝超声TOFD检测信号及图像降噪技术研究

超声TOFD检测信号中混入的无关噪声常导致从检测图像中难以分辨缺陷特征。本研究通过小波包分解技术分析缺陷衍射波特征信号的时、频域分布特征,采用小波包统一阈值对超声TOFD检测信号进行降噪处理,对比软、硬阈值函数对检测信号的降噪结果。研究结果表明:采用软、硬阈值对长度10 mm、深度5 mm的裂纹缺陷信号降噪,其信噪比由原始的22.88 dB分别提高至186.66、176.65 dB,对长度28 mm、深度8 mm的夹杂缺陷信号降噪,其信噪比由原始的16.62 dB分别提高至33.74、28.16 dB;基于小波包软、硬阈值去噪后信号进行图像重构可有效抑制干扰条纹并提高缺陷特征图像的分辨力,而采用软阈值法几乎完全去除了原始超声TOFD检测图像中的噪声条纹。     

Reduction of ultrasonic echo noise based on improved wavelet threshold de-noising algorithm for friction welding

In the ultrasonic detection of defects in friction welded joints, it is difficult to exactly detect some weak bonding defects because of the noise pollution. This paper proposed an improved threshold function based on the multi-resolution analysis wavelet threshold de-noising method which was put forward by Donoho and Johnstone, and applied this method in the de-noising of the defective signals. This threshold function overcomes the discontinuous shortcoming of the hard-threshold function and the disadvantage of soft threshold function which causes an invariable deviation between the estimated wavelet coefficients and the decomposed wavelet coefficients. The improved threshold function is of simple expression and convenient for calculation. The actual test results of defect noise signal show that this improved method can get less mean square error (MSE) and higher signal-to-noise ratio of reconstructed signals than those calculated from hard threshold and soft threshold methods. The improved threshold function has excellent de-noising effect.     

基于小波包-Haar小波变换的漏磁检测信号降噪数据压缩方法

漏磁检测是对输油管道、油罐等设备缺陷进行无损检测的一种重要方法,但在检测过程中产生的信号数据量庞大,同时会产生多种干扰噪声,出现信号失真、漂移和信号被湮没等问题,对信号进行降噪滤波是缺陷漏磁检测的关键环节。探讨了信号降噪压缩方法,研究了基于小波包-Haar小波算法的漏磁检测信号降噪压缩算法,通过该算法,在对信号数据进行降噪压缩处理同时,保留了高频部分信号特征,从而在降噪后数据解压缩过程中避免了信号失真畸变的现象。     

旋转电弧传感器焊枪偏差信息识别方法

焊枪偏差信息识别是实现焊缝跟踪的必要条件,考虑到焊接电流信号易受外界噪声的干扰,采用软阈值小波滤波方法对旋转电弧传感器采集到的电流信号进行滤波处理,使电流波形得到了明显的改善,提高了电流信号的信噪比.为了更加准确地得到焊枪偏离焊缝的信息,提出了模糊聚类和神经网络焊枪偏差识别算法,并且分别采用左右积分法、特征谐波法、模糊聚类法和神经网络法进行焊枪偏差识别,最后对四种识别方法检测到的偏差进行融合,获得焊枪偏离焊缝的信息.结果表明,该方法可以提高偏差识别的精确度和可靠性.     

短路过渡CO2焊电信号的小波滤波

利用傅里叶级数变换对CO2焊短路过渡过程的电信号特点进行了分析,指出短路过渡过程的电信号的频率分量包含了多种频率的谐波信号,既有短路过渡本身固有的低次谐波,还有短路过渡本身固有的高次谐波和高频干扰信号.应用软阈值小波滤波的方法对CO2焊普通短路过渡和波形控制短路过渡的电信号进行了处理和研究.结果表明,选择适当的波形数据处理方法对CO2焊短路过渡过程的研究具有重要意义.