基于小波变换的金属材料声发射特性研究

以Q235-B碳钢和0Cr18Ni9不锈钢为研究对象,分别对其在塑性变形和裂纹扩展时产生的声发射信号进行检测,运用小波变换分析检测信号来研究材料的声发射特性。结果表明,碳钢产生声发射信号经db5小波6级分解后,d5级信号占的能量比例最大,其峰值对应频率基本在166-176kHz内,裂纹扩展时这一级信号所占能量比例较塑性变形时高;不锈钢产生声发射信号经同样变换后,d6级信号占的能量比例最大,其峰值对应频率基本在88-112kHz内,裂纹扩展时这一级信号所占能量比例较塑性变形时高。     

压力管道泄漏的声发射检测实验研究

在实验室条件下,建立了压力管道泄漏的声发射检测模型。在不同实验条件下(如变化压力、泄漏孔径大小、传感器取向、距离等条件),进行了压力管道泄漏的声发射检测实验。通过对压力管道泄漏的声发射信号分析,能够定性地判断有无泄漏。同时,研究了压力管道泄漏的声发射信号与距离、泄漏孔径、传感器取向的关系,为压力管道泄漏的声发射定量检测奠定了基础。     

基于小波包分析的模拟天然气管道泄漏声发射定位

开展了模拟天然气管道泄漏检测与定位研究,研究利用小波包分析技术,首先对声发射信号进行分解,再对衰减的信号在不同频率段内进行有效的补偿,然后对分解的信号进行小波包重构,利用互相关技术计算两个声发射传感器接收到的声发射信号的时差,进而进行声发射源定位。对模拟天然气管道泄漏的声发射信号的处理结果表明该方法能够有效实现管道泄漏检测与泄漏源定位,并且泄漏源的定位精度高,误差〈8%。如能将这一技术改进并实现长距离管道泄漏检测与定位,将具有广阔的应用前景。     

基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别

针对现有声发射信号识别参数分析法的不足,提出利用小波变换特征提取与BP神经网络结合的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号进行6层分解,将细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计和训练BP神经网络,通过实验确定隐层神经元数;用BP和RBF神经网络分别对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,提取的声发射信号特征具有较好的区分性能,BP网络在识别声发射信号方面优于RBF网络,这对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

压力管道泄漏声发射实验信号识别与分析

利用实验室现有油气管道实验平台,建立了压力管道泄漏的声发射检测模型。在不同实验条件下,如变化管道压力、管道流量、传感器间距等,进行了压力管道泄漏的声发射检测实验。通过对压力管道泄漏的声发射信号分析,能够定性地判断有无泄漏。同时,分别分析了压力管道泄漏声发射信号的有关参数随管道压力、流量、传感器间距变化的规律,对压力管道泄漏的声发射检测进行了有益的探索。     

压力管道泄漏声发射实验信号识别与分析

利用实验室现有油气管道实验平台,建立了压力管道泄漏的声发射检测模型.在不同实验条件下,如变化管道压力、管道流量、传感器间距等,进行了压力管道泄漏的声发射检测实验.通过对压力管道泄漏的声发射信号分析,能够定性地判断有无泄漏.同时,分别分析了压力管道泄漏声发射信号的有关参数随管道压力、流量、传感器间距变化的规律,对压力管道泄漏的声发射检测进行了有益的探索.     

小波分析在输油管道泄漏故障诊断中的应用

在管道泄漏故障中利用小波变换在信号处理方面的优势,对负压波信号进行多尺度分解,以准确捕捉压力突变点。得到较精确的时间差,提高了泄漏故障诊断的精度。     

应用小波变换提取输油管道泄漏突变信号

为减少榆油管道泄漏事故造成的损失,需及时发现泄漏并判断出泄漏的准确位置.依据负压波检测输油管道泄漏的基本原理,分析了压力信号的突变点以及噪声在小波变换下的不同特性,认识到突变信号的小波变换模极大值具有随尺度的增加而增加,而噪声的小波变换模极大值随尺度的增加而减小的特点,因此可以应用小波变换精确地检测到负压波到达输油管道两端传感器的时间差,结合负压波传播速度就可以算出泄漏点位置.针对具体数据给出了计算算例.应用结果表明:小波变换法能准确的提取瞬态负压波的突变值,实现对输油管道的泄漏检测与定位.     

小波变换在电子耳蜗CIS处理中的应用及其仿真和合成

小波变换是采用多分辨率的思想,非均匀的划分时频空间,对信号做多尺度分析,其功能相当于用一组恒品质因数Q的带通滤波器做多分辨率分析.文章利用小波变换代替带通滤波器组实现电子耳蜗CIS语音信号处理,讨论了小波变换在电子耳蜗CIS语音信号处理中的应用,并对该方法进行计算机仿真和声音合成.     

小波变换用于水声信号-的奇异性研究

将小波变换用于水声信号的奇异性分析,首次提出利用舰船噪声的Lipschitz奇异性作为目标识别的特征参数,实验表明不同的水声信号其能量Lipschitz指数分布在不同的范围内。     

基于小波变换的输油管道泄漏定位算法

管道泄漏事故不仅影响生产运行,造成资源浪费,而且还会污染环境,因此采用小波变换法进行管道泄漏检测与定位。提出了泄漏负压波信号传到管道上、下游压力传感器的时间差,通过两信号小波分解最大尺度上的模极大值位置差来计算的方法,这样可以在泄漏定位的同时去除噪声的影响,仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于小波变换的声波信号包络提取

包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.     

小波变换在光栅图像处理中的应用

小波变换在信号分析、计算机视觉、视频图像分析、CT图像和地震勘测等领域有广泛应用,在变形光栅图像处理中可用以滤除噪声和消除频谱混叠等。介绍并实现了小波变换滤除噪声、消除频谱混叠的原理和实现过程。采用光栅三维扫描仪获取铁路导轨的光栅图像,点云拼接后对数据、图像     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

小波变换在多普勒技术中的应用

文章介绍了多普勒技术中运动物体回波信号的宽带模型，并讨论了小波变换在其中的应用。     

基于提升小波构造在图像去噪的应用研究

在图像处理中，基于离散小波变换的提升算法比传统的卷积算法运算简单、实时性好、易于实现，因而被新的图像去噪所采用。小波提升算法是一种新的双正交小波构造方法，通过预测算子，确定高频信息，并初步确定低频信息，然后通过更新算子，对初步确定的低频信息进行修正，从而确定低频信息。笔者以该提升方法为基础，通过对初始D4双正交滤波器组进行提升和对偶提升，来获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而构造出具有理想特性的新小波。通过实验数据和分析表明：笔者提出的算法和软阈值法结合比其他小波更能有效地取出图像噪声。     

子波变换在超宽带雷达中的应用

介绍了连续子波变换的定义和性质:基于子波变换在时域和频域的良好局部化性质;研究其在宽带信号的相关处理和超宽带雷达目标特征提取两个方面的应用,理论分析和试验结果表明,在超宽带雷达信号处理中,宽带相关处理相当于时间尺度域的匹配滤波,采用连续子波变换从频域采样数据中提取目标散射中心是一种较为鲁棒的方法。