基于改进小波域阈值法的平移不变振动信号去噪

针对含噪振动信号的去噪问题,采用了目前最有效的小波算法。在传统小波域阈值法的基础上,克服了软、硬阈值的缺陷,采用了新的闽值函数,并通过平移不变小波变换对去噪效果进行了强化。通过与几种方法去噪效果的仿真对比,其结果表明,新的去噪方案可以获得最大的信噪比（SNR）,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,并在实际振动信号的处理中得到了很好的应用。     

基于部分平移不变的小波去噪方法研究

针对目前消除gibbs现象的方法-平移不变法的平移量大,提出了部分平移不变法.既通过Haar小波可以消除奇异点处于中间位置时的gibbs.仿真实验表明,上述方法在减少平移量的情况下也可以很好地消除gibbs现象.     

基于LabVIEW的声发射信号采集与去噪软件系统设计

在压力容器检验现场,各种噪声普遍存在,使得声发射信号严重失真甚至淹没在噪声信号中。针对声发射信号的采集及噪声干扰问题,以LabVIEW为开发平台,结合NI高速数据采集卡,设计了压力容器声发射信号采集与去噪软件,实现了声发射信号的实时采集、显示且具有信号去噪处理等功能。现场测试表明具有操作简单,运行稳定的特点,可应用于压力容器检验现场。     

基于平移不变小波阈值算法的经验模态分解方法

针对经验模态分解(EMD)处理存在间断事件的数据会引起模态混叠的问题,提出了一种经验模态分解与小波去噪相结合的新方法.由于传统的小波变换去噪会使信号在间断事件处产生人为的振荡现象,故先用平移不变小波去噪算法对信号进行预处理,消除间断信号对EMD方法的影响,再对信号进行EMD分解.理论计算及实验研究表明:只有在有效消除异常干扰的情况下才能获得可靠的IMF分量,采用本文的方法消除间断信号对EMD分解的影响是有效可行的.     

基于特征频率筛选的声发射信号去噪算法

在实际的使用过程中,声发射信号中存在散布于有效信号频带内的高能峰,难以通过连续通带滤波器去除噪声,进而得到有效的信号成分.为解决该问题,将散布的高能峰概括为一种离散的频率分布,并将其视为特征频率,设计了一种去除离散频率分布噪声的算法——基于特征频率筛选的去噪算法(Denoising Algorithm based on...     

基于小波变换的信号去噪研究

介绍了小波变换理论,系统地研究了小波变换在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的应用。根据不同类型的噪音．给出了基于不同小波变换的滤波算法并且对基于小波变换的滤波原理进行了分析。     

基于Lab VIEW的声发射信号小波阈值去噪研究

虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向,LabVIEW语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取（去噪）是声发射信号处理技术的第一步,也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabVIEW平台上,通过仿真试验,对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较,选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。     

基于小波的声发射信号参数提取方法

介绍小波分析方法在声发射信号处理中的应用,提出一套基于声发射信号小波分析的小波基选取的规则方法,并通过实验和仿真证明此方法的有效性.     

基于小波分解的信号去噪方法

本文对热电偶动态校准中红外探测器输出信号的去噪方法进行了研究。首先分析了经典滤波器方法的不足,介绍了小波分析方法在动态测试信号降噪中的应用。接着讨论了小波分析的理论基础以及小波基的选择、分解级数和阈值的确定。最后在Matlab平台下对红外探测器信号进行了去噪实验。实验结果表明,该方法有效去除了固定频率噪声和高频噪声,去噪后信号与原始信号中有用信号成分是同步的,这对于热电偶的建模分析具有重要意义。     

基于平移不变多小波变换的齿轮故障诊断

机械设备发生故障时,反映设备故障特征的振动信号常淹没在背景噪声中,直接做频谱分析,很难提取其故障特征。将平移不变多小波降噪方法应用到仿真加噪冲击信号,提取出隐藏在噪声中的冲击特征。然后将该方法应用于齿轮箱试验台信号分析中,试验结果表明,平移不变多小波降噪方法能够有效地提取出齿轮箱断齿故障的冲击特征频率,诊断出齿轮箱的断齿故障,为故障诊断提供了准确的依据。仿真与试验分析验证了平移不变多小波降噪方法在故障诊断中的有效性。     

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。     

一种实时小波降噪算法

通过施加滑动数据窗的方式，总剪取实时数据的最新一段，再利用区间小波降噪算法，构造出实时小波降噪算法。实时降噪计算量通过选用正交紧支撑小波和限制小波分解深度降低。区间小波变换的边界干扰通过数据输出的时间延迟避免。引入冗余采样数据消除数据更新的时间滞后。用仿真实验验证了算法的降噪能力。     

小波再分配尺度谱在声发射信号特征提取中的应用

在分析典型声发射(Acoustic emission, AE)信号特征的基础上,根据机械故障或损伤引发的AE信号的故障特征提取原理和特点,首次提出AE信号的小波再分配尺度谱分析法.将小波尺度谱和再分配尺度谱同时用于AE信号的特征提取,再分配尺度谱能提高尺度图的聚集性,减少干扰项,更准确地表征AE信号中的特征信息.通过理论研究和仿真,确定了小波再分配尺度谱基函数及其参数的选择,克服了小波再分配尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷.将小波再分配尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确.仿真分析和试验研究均表明了小波再分配尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测和故障诊断.     

基于模糊熵的转子碰摩声发射信号的识别

利用模糊熵理论来度量转子碰摩声发射信号的特征参数相对于不同碰摩状态识别模式的不确定度。根据碰摩声发射信号的特点,选用平均信号电平、幅度、幅度动态范围以及小波包分解信号前四个节点重构信号的能量值作为声发射信号识别的特征参数,由训练样本确定各特征参数针对不同碰摩类别的基于高斯形式的隶属度函数,并由隶属函数得到特征参数与类别之间的模糊关系矩阵。由于各特征参数对于声发射信号识别的有效性不同,因此在计算模糊关系矩阵时引入有效度系数,提出一种利用模糊熵定义有效度系数的方法。结合该系数得到修正的模糊关系矩阵并计算综合评价模糊集合,选择隶属度最大的类别作为识别结果。在转子试验台上采集的不同碰摩状态的声发射信号进行验证,试验结果表明,模糊综合评价方法是一种有效的声发射识别手段,并可以利用参数有效性的差异来提高识别效率。     

基于最大似然估计的小波阈值消噪技术及信号特征提取

小波阈值消噪技术是近十年来发展起来的一个新方法,它因具有强大的去噪能力而被迅速应用在许多领域。针对工程中常见的具有稀疏概率密度形式的信号,推出了基于最大似然估计准则的小波消噪方法,并以脉冲信号为例,通过与现有的小波阈值消噪作比较,证实了该方法的优越性。最后,将该方法用在识别齿轮裂纹特征,收到了很好的效果。     

基于模态分析和小波变换的声发射源定位新算法研究

针对传统声发射源定位中，声发射信号到达传感器的时间受设定门槛电压影响很大，导致声发射源定位效果较差，提出了一种声发射源定位新方法。根据模态声发射理论，携带声发射源信息的声发射信号在结构中传播过程中，具有频散现象和多模态特性。因此，声发射源定位应基于同一频率下、同一模态导波到达各个传感器的时间和传播速度。通过对声发射信号进行Gabor小波变换的方法，在时频空间内确定某一频率下某一模态导波到达传感器的时间；并通过数值计算得到该频率处模态导波的群速度，从而实现声发射源的准确定位。通过薄板中声发射线源定位试验，证明了该定位算法的有效性。     

液体雾化状态的声发射检测

为检测液体雾化状态,基于声发射检测技术,通过采集雾化液体撞击挡板产生的声发射信号,结合功率谱分析、小波分析和重标极差分析,得到雾化液体撞击挡板产生声信号的机理和特征,获得表征液体雾化状态的特征声信号尺度(J1尺度)。根据特征信号尺度能量分率与液体雾化状态间的规律性变化关系,提出雾化质量的判断方法,即液体雾化质量随特征信号尺度能量分率的增大而提高,当特征信号尺度能量分率快速上升时,液体进入充分雾化状态。判断方法得到照相法的验证。利用声发射检测发现液体雾化质量随轴向距离增大而提高,与事实相符。由此获得一种快速、实时、便捷和安全的液体雾化状态检测方法,其可用于雾化机理研究、喷嘴设计选型和工业生产监控。     

基于小波神经网络的FRP容器爆破声发射信号研究

对FRP复合材料容器进行水压爆破的力学性能实验,利用声发射检测技术,采集FRP复合材料容器在受压损伤和爆破过程中的声发射信号。将采集到的声发射信号进行小波包特征提取,得到的前8个频带的特征向量作为小波神经网络的输入样本。据得到的数据样本库数据来预测、验证复合材料容器的破坏过程。