小波分析及其在伺服阀性能测试中的应用

指出了Fourier变换、窗口Fourier变换在时频分析方面的缺陷,从信号分析的角度阐述了小波变换在时频局部化方面的优良的变焦性能。给出了小波分析在液压伺服阀性能测试中的应用实例。     

基于CNCT的滚动轴承瞬时频率估计研究

针对滚动轴承升降速过程中非平稳信号的瞬时频率估计精度不足的问题,提出一种连续非线性调频小波变换的拟合方法来提高瞬时频率估计的精度。利用非线性调频小波变换产生良好能量聚集性的时-频分布,将仿真信号做时-频分布,然后再用峰值搜索在时频面上提取峰值,最后利用最小二乘法对瞬时频率进行拟合。MATLAB的实验结果表明,基于连续非线性调频小波变换的滚动轴承瞬时频率估计方法在低信噪比下可一定程度上提升信号瞬时频率估计的精度。     

基于小波分析的齿轮箱振动信号消噪处理

基于小波变换具有良好时频分析的特点,介绍了小波变换用于去除噪声的原理和方法,建立齿轮箱齿轮人工点蚀故障模拟实验台,通过Matlab对故障振动信号进行小波分析,并且和没有经过信号消噪就进行小波分解进行对比,从而得出对含噪声的非平稳信号进行消噪,再进行小波分解可以较好的提取齿轮点蚀故障特征频率的结论。     

窗口伸缩优化的同步压缩算法及其在变转速工况瞬时频率估计上的应用

针对传统时频分析方法的固定窗在分析非线性调频信号时存在时频聚集性不高等问题,在短时傅里叶变换基础上引入同步压缩理论,利用信号的局部信息特征,提出一种窗口伸缩优化的时频同步压缩变换算法,并在此基础上推导出二阶及高阶的窗口伸缩优化的同步压缩变换算法.该方法能够兼顾同步压缩变换和重排的优势,进一步锐化时频脊线,从而增强时频表...     

基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断

为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈值滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和实测信号分析表明,这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量,在齿轮故障诊断方面取得了较好的应用效果。     

三坐标测量机测量数据的降噪

小波变换是一种新的信号时频分析方法,在时频两域均有良好的局部性。根据小波变换多分辨率的特点,提出应用小波技术进行点云数据的降噪。该方法首先对点云数据进行小波分解,然后对细节系数作用软阈值,最后进行小波重构。试验表明,该方法在保留原数据相似性的基础上,有效地抑制了噪声。     

基于GLCT的磁悬浮轴承跌落过程中反向涡动轴轨迹瞬时频率提取

为了正确提取磁悬浮轴承跌落过程中发生反向涡动时轴轨迹的时频特征,本文引入了广义线性调频小波变换(GLCT)。为分析不同时频方法在信号时频特性分析的优缺点,分别采用了短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布、GLCT和Hilbert transform对磁悬浮轴承跌落过程中反向涡动情况下轴系Y轴(竖直)方向上的位移信号进行了处理。结果显示,短时傅里叶变换因为分析窗不具备瞬时频率调频率的自适应性,时频聚焦性不理想,瞬时频率的计算精度易受其影响;Wigner-Ville分布中交叉项会混淆真实时频分布,也会带来计算误差;而Hilbert transform过分依赖信号光滑性,噪声影响较大;GLCT具备理想的时频聚焦性,易于获得正确的瞬时频率。这有利于后续重新悬浮控制程序的开展。     

基于小波变换mallat算法的雷达回波去噪

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,将小波变换引入雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构,并通过滤波器设计,去除了雷达信号中的噪声。采用Matlab软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好地识别目标信号,具有很好的应用前景。     

压气机信号分析的小波脊线方法和软件实现

根据Carmona的多脊线识别理论,连续小波变换时频平面上模极大值线所在位置就是脊线位置,其小波系数与时域信号之间存在简单的对应关系,利用Crazy Climber算法提取小波变换系数的脊,就可以重构时域信号.将该方法用于航空发动机压气机的失速信号分析,并做成了软件,有较高的应用价值.     

基于最优窗函数Gabor变换的变工况行星齿轮箱故障诊断

强噪声背景下变工况行星齿轮箱振动信号具有非平稳、调制等特点,传统时频分析方法难以获得高时频分辨率的时频图像.本文提出一种分数域最优窗函数Gabor变换方法,利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)处理线性调频信号的优越性,在分数域优化时频窗函数,获得最小广义时间带宽积原...