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利用小波变换.对变压器局部放电超声波信号进行分析.实现了变压器局部放电的检测及定位.达到了良好的效果。 相似文献
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目前,局部放电检测已经成为判断GIS安装运行状况的重要依据,超高频法局部放电检测方法由于其被动干扰小且可以定位,因此得到了广泛应用。各类噪声会淹没微小的回波信号,因此必须进行去噪处理,以提高检测的灵敏度。现针对基于小波变换的局部放电超高频检测算法进行了研究,设计了小波检测算法。传统的小波降噪算法是通过软硬阈值来实现降噪的目的的,有着一定的局限性,鉴于此,提出一种基于迭代优化的算法实现阈值的逐级优化和动态调整,据此得出基于迭代优化的小波去噪算法。仿真表明,所提算法一开始随着迭代次数的增加,噪声误差急速下降,在迭代过程中取得最小值后,迭代次数继续增加,性能不再有明显的提升,由此证明所提方法确实可以改善降噪的性能。 相似文献
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为了避免机械设备出现非常规运行状态,其表现出的故障信号特征能够被准确提取,提出了基于改进小波包变换的机械设备故障信号捕捉的方法。通过定义小波包性质的方式,对机械设备故障信号实施分解处理,完成基于改进小波包变换故障特征的提取。在此基础上,计算机械设备的故障特征熵值结果,根据单值特征参数的实时数值水平,定义特征值捕获区间的范围,完成基于改进小波包变换的机械设备故障信号捕捉方法的设计与应用。实验结果表明,在改进小波包变换原理的作用下,既定机械设备元件在运行过程中表现出的奇异值水平明显降低,对故障信号特征的准确捕获与提取起到较强的促进性作用。 相似文献
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主要介绍了3种基于小波包分解的以不同方式进行提取刀具磨损振动信号特征向量的方法。刀具振动信号通过小波包分解后重构成不同频段的信号系数。在此基础上,首先提取各个频段能量基于总能量比值的特征向量;其次对其进行功率谱分析,提取特定频段幅值的特征向量;最后,利用奇异值分解将不同频段的信号映射到正交子空间中,从中选取信号的奇异值作为特征向量。最终将得到的特征向量组合成一个特征向量输入支持向量机中进行刀具磨损识别。 相似文献
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基于小波包-包络分析的故障特征提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对齿轮、滚动轴承等的早期损伤类故障,提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征。在简述小波包基本原理的基础上.通过仿真信号.对振动信号的具体处理过程进行分析,并对可能遇到的问题.提出处理办法.然后应用于诊断实例。结果表明,该方法能够自由确定振动信号的频带划分并全面获得各频带内隐含的故障特征,且易于实现,有一定的工程应用价值。 相似文献
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为了有效地对发动机运行状态进行监测,提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法。以某微型车用汽油发动机为研究对象,建立基于振动信号分析的测试试验系统,采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数。通过小波包对其进行分解和重构,提取出表征发动机工作状况的特征向量,作为训练样本数据和检验样本数据,输入BP神经网络并对其进行训练, 实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果。 相似文献
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为了提高柱塞泵脉动压力信号的故障诊断诊断能力,分别提取得到正常的泵脉动压力与齿圈出现磨损故障时对应的泵脉动压力,利用小波包变换的方法消除原始信号的噪声信号,再提取得到由故障信息构成的频段,完成信号时域特征的分析。频段介于0~4 kHz之间时,在柱塞泵脉动压力信号中形成了泵轴频、基频与谐倍频等,含有泵运行过程的各项信息参数,处于高频区间时,发生了线谱幅值的持续减小。利用MATLAB软件建立BP网络故障诊断结果表明:脉动压力指标可以实现柱塞泵内部运行情况的准确识别,达到故障诊断的测试要求。方法在诊断方面是有效的,在处理柱塞泵脉动压力信号故障诊断领域具有很好的实际指导意义。 相似文献
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Duan Li-xiang Zhang Lai-bin Wang Zhao-hui 《Frontiers of Mechanical Engineering in China》2006,1(4):443-447
The vibration signals of diesel include excess noise that must be eliminated before extraction of characteristic parameters.
Firstly, the effects of vibration-signal de-noising among Fourier transform, wavelet decomposition and wavelet packet decomposition
are compared. Secondly, singular value decomposition is applied to de-noising vibration signals. Finally, a new de-noise method
integrated with wavelet packet and singular value is presented. In this method, vibration signals are decomposed by wavelet
packet, and the wavelet packet coefficient is de-noised by singular value decomposition again. The results indicate that the
new de-noising method is the best. The SNR (signal-to-noise ratio) of the vibration signals of a diesel cylinder lid is the
highest. The diesel vibration waveforms of combustion and valve become clear and the extracted characteristic parameters become
more precise.
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Translated from Journal of China University of Petroleum (Natural Science Edition), 2006, 30(1) (in Chinese) 相似文献
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详细介绍了小波变换模极大值去噪的原理,以BPSK信号为例研究了自相关检测方法。最后对基于小波变换的直扩信号的检测系统用Matlab软件进行了仿真,验证了该方法的可行性。证明该方法明显优于传统的直接对接收到的直扩信号进行检测的方法。 相似文献
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利用小波包分析具有提取图像时、频两域细节和局部特征的能力,提出了将字符图像的小波包分析和BP神经网络相结合以达到识别字符的新方法。该方法首先对字符图像进行小波包分解,然后对分解系数进行重构,求得重构图像的能量;然后提取了不同字符图像的能量构造成能量特征向量,作为神经网络的输入;然后通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络;最后通过神经网络模型进行训练。实验证实该方法具有识别正确率高、速度快等优点。 相似文献
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基于小波包变换和径向基神经网络技术的汽车后桥总成故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现代汽车工业中,汽车故障有近20%是由汽车后桥引起。后桥故障诊断的难度大并且技术落后,导致后桥总成故障率居高不下,给厂家带来了巨大的经济和名誉损失。为了替代落后的诊断方法,实现后桥总成故障诊断的囱动化和智能化,降低后桥总成故障率,本文基于小波包变换和径向基神经网络技术提出了一种新型的汽车后桥总成故障诊断算法。首先,介绍了小波包和径向基神经网络的基础知识并对常见后桥故障类型进行了分类,得到后桥总成故障模式;然后,实现了对重构后桥振动信号进行四层小波包重构,得到了各频率段能量特征向量,继而与重构信号的方差、偏度和峰度构成了特征输入向量;接着,使用适量的后桥振动样本数据进行建立并训练了用于故障诊断的径向基神经网络;最后,利用50套后桥验证数据验证了所建立的神经网络在故障诊断中的实际效果,网络的故障诊断率迭到了92%。 相似文献
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