基于小波变换的某火炮炮口振动分析

针对弹丸发射时瞬间产生的振动严重影响火炮的射击精度的问题,提出利用小波变换的方法对舰炮非线性有限元模型的动力学响应进行时频分析研究。利用非线性有限元理论,建立了舰炮的非线性有限元动力学模型,并进行了动力学计算,得到了发射过程中炮口振动的时域历程;采用连续小波变换对炮口加速度响应进行了分析,得到了其频域信息。分析结果证明:该方法弥补了传统傅里叶变换方法的不足,可为火炮的改进和优化提供依据。     

小波变换在数字埋入云纹技术中的应用

埋入云纹技术可以用于三维力学问题的全场测量,对接触问题和物体内部力学场的测量具有很大的优势。将小波变换引入到数字埋入云纹技术中,可以方便快捷地消除条纹图中的噪声,模拟出清晰光滑的条纹图。介绍了应用小波变换生成云纹条纹的原理,并且进行了实验测试,结果表明该方法是可行的。     

基于小波变换的钢丝绳检测信号分析

介绍了小波变换的基本概念,利用小波变换的变焦特性和局部化性质对漏磁法钢丝绳检测信号进行了多分辨率分析。结果表明,该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有优异特性,小波变换可以聚焦到信号的细节,适合突变信号的时频分析处理。     

Lifting transform via Savitsky-Golay filter predictor and application of denoising

The Savitsky-Golay filter is a smoothing filter based on polynomial regression. It employs the regression fitting capacity to improve the smoothing results. But Savitsky-Golay filter uses a fix sized window. It has the same shortage of Window Fourier Transform. Wavelet mutiresolution analysis may deal with this problem. In this paper, taking advantage of Savitsky-Golay filter＇s fitting ability and the wavelet transform＇s multiscale analysis ability, we developed a new lifting transform via Savitsky-Golay smoothing filter as the lifting predictor, and then processed the signals comparing with the ordinary Savitsky-Golay smoothing method. We useed the new lifting in noisy heavy sine denoising. The new transform obviously has better denoise ability than ordinary Savitsky-Golay smoothing method. At the same time singular points are perfectly retained in the denoised signal. Singularity analysis, multiscale interpolation, estimation, chemical data smoothing and other potential signal processing utility of this new lifting transform are in prospect.     

电机故障诊断中的小波分析方法及小波基选取

通过对傅立叶变换与小波变换的分析,选定小波分析的方法作为电机故障诊断的分析方法。在此基础上对各系列的小波基进行了分析,结合电机故障诊断中具体信号的特点,选取了适合的小波基。     

第二代小波降噪法在故障诊断中的应用

介绍了基于插值细分法的第二代小波变换的基本原理和变换过程,给出了小波降噪的阈值选取方法。用仿真信号进行验证,并将该算法应用于矿用通风机振动信号的降噪处理中,提高故障诊断的准确率。     

小波神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮的故障诊断 ,提出了一种基于小波特征提取和BP神经网络的诊断系统 ,利用小波分解后各频段能量的分布作为特征向量输入神经网络。试验表明该方法能准确地诊断出齿轮的故障 ,具有广泛的应用前景     

基于行波法的输电线路故障测距的研究

在介绍单端和双端行波法故障测距原理的基础上,着重讨论小波变换的基本理论及其模极大值理论在行波测距中的应用,提出故障暂态分量奇异性的基本判据和补充判据。大量的仿真表明,本方法有效且有很高的测距精度。     

基于小波网络的风机振动故障趋势预测

采用小波网络方法，通过对矿井通风机关键特征参数振动烈度的时间序列预测，实现了其特征参数的故障预报.由于小波网络比一般神经网络具有更多的自由度，从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力.小波神经元的良好局部特性和多分辨率学习实现了与信号的良好匹配，使得小波网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度.     

应用小波收缩去除电机控制系统中的噪声

本文应用小波变换可以降低电机控制系统中噪声影响的技术,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的。通过实验,得出SYM12结合软阈值处理法具有最优的信号重构及去噪效果。