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基于LabVIEW的虚拟小波消噪仪设计 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了利用LabVIEW和MATLAB混合编程来实现虚拟小波消噪的方法,利用计算机图形化编程语言LabVIEW设计了一个虚拟小波消噪仪,并给出了仿真结果.该设计具有较好的人机界面功能. 相似文献
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小波消噪在振动信号处理中的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
信噪分离是小波分析中的一个有效的信号检测方法。本文在阐述了小波分析及消噪的小波理论的基础上,给出了从噪声污染信号中恢复原信号的实例,并与傅立叶分析消噪进行了比较,结果表明对于非平稳振动信号小波消噪的效果明显优于傅立叶变换。 相似文献
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小波消噪在滚动轴承故障诊断的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
滚动轴承振动信号容易受到随机噪声的污染,如何去噪成为滚动轴承故障诊断的关键问题之一。而传统的消噪方法可能会将信号中一些能量小的有用信号当作噪声消除,本文即提出一种改进的小波消噪方法,并用仿真信号和实测滚动轴承振动信号对额方法和传统消噪的方法进行性能比较。结果表明,在消噪方面,小波消噪能更好地提高信噪比,为进一步故障诊断决策提供了可靠的依据。 相似文献
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针对在强背景噪声情况下,齿轮故障信号信噪分离难,给故障诊断带来麻烦的问题,提出了一种基于形态小波去噪的齿轮故障诊断方法。方法结合了数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性,先采用形态小波方法对齿轮的振动信号进行消噪预处理,再计算信号的时频谱和功率谱,提取故障特征。给出了形态小波方法在齿轮故障诊断中的应用原理、方法步骤和评价指标。仿真和实验结果表明,方法可以有效地去除强噪声的干扰,提高信噪比,突现出信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的精度。 相似文献
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基于DataSocket和小波消噪的齿轮故障远程监测与诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍利用LabVIEW平台检测齿轮故障信号 ,叙述DataSocket协议和使用DataSocket技术进行远程监控的方法 ,给出在LabVIEW的环境内 ,使用MATLAB脚本节点对齿轮振动信号进行小波消噪和分解 ,提取齿轮故障特征信息 ,实现齿轮故障的远程诊断的方案。 相似文献
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摘要:运用虚拟仪器的设计思想,利用LabVIEW编程环境和MATLAB软件,根据小波分析对信号进行消噪处理的原理,设计、实现了一个多功能的虚拟小波消噪仪。该虚拟仪器可实现对信号的采集、保存、利用小波变换对信号进行消噪处理,并可动态显示消噪过程、消噪结果、打印信号及消噪处理结果波形,还可对信号进行频谱分析。实验结果表明,利用小波分析可以很好地保存信号中的尖峰和突变部分。 相似文献
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小波变换在机械系统非线性信号消噪中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力,突破了传统Fourier分析的局限性,很适合检测信号的奇异现像。用Daubechies小波和Fourier变换分别对洛仑兹混沌信号以及撞击流反应器压力波动非线性信号进行去噪分析,结果表明,二者的去噪效果有较大的不同,突出了小波变换用于非线性信号去噪的性能。因而,将小波用于信号消噪具有重要的意义。 相似文献
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进化小波消噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
阈值是小波阈值消噪方法中决定消噪结果的关键因素,传统阈值估计方法存在抑制噪声污染与保留信号细节间的矛盾,难以实现对滚动轴承故障信号的有效消噪.为准确估计阈值以改善小波阈值消噪方法的消噪性能,提出一种基于小波变换的进化阈值消噪方法.该方法以小波变换作为含噪信号分解与重构工具,构造含噪信号在各小波分解尺度上硬阈值收缩均方误差的近似函数,利用粒子群优化进化搜索与其最小值对应的最优阈值,以近似实现均方误差最小意义下的最优消噪.模拟信号消噪分析与滚动轴承故障信号消噪实例表明,该方法可有效消除噪声对信号的干扰,并准确提取淹没在噪声背景中的故障特征,消噪性能在信噪比与均方误差意义下优于传统小波阈值消噪方法. 相似文献
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在无线网络环境下实车试验模拟了故障的发生,测得齿轮断齿时的变速箱体振动信号。介绍了提取故障的远程诊断方法,基于Internet技术和Matlab Web Server功能实现了异地数据上传,并对数据进行了幅值域、频域分析,实现了断齿故障的异地诊断。 相似文献
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以齿轮箱的历史故障数据为依据,提出了齿轮故障诊断数据仓库的功能架构,并对数据的收集、集成、存储等方面进行了研究,建立了齿轮故障诊断模型。为齿轮故障诊断提供了一种新的方法。 相似文献
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基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断 总被引:5,自引:0,他引:5
小波包是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法,解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果.测试了齿轮传动系统在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮故障特征信号,得到试验结果.通过比较时域分析、频域分析和小波包分析对齿轮振动信号进行的特征提取,... 相似文献
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基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
齿轮是传动系统中最重要的元件之一,针对齿轮故障问题,在综合小波包降噪、模糊逻辑、高阶BP网络、改进自适应遗传算法各自优点的基础上,提出了一种基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断新方法。试验证明,这种方法与传统方法相比,无论在分类精度,还是对训练总误差控制方面都具有更大的优势。 相似文献
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基于BP神经网络的齿轮故障诊断系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
对BP神经网络在齿轮故障诊断中的模式表达、网络拓扑及其相关参数等问题进行了探讨;并利用BP 网络对齿轮四种典型的故障模式进行训练学习和诊断,取得了满意的效果。结果表明:BP 神经网络是实时地解决齿轮故障中复杂的状态识别问题的一种有效工具 相似文献
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小波变换具有良好的时-频特性,因此可以有效地用于电气设备故障诊断。在对电气设备进行故障分析、诊断过程中,利用小波变换进行故障信号的故障时刻检测具有重要意义。小波变换用于电气设备故障诊断就是对电气设备各种电磁、机械等信号进行实时监测控制,判断其状态,以便在故障初期或故障时刻发出警报,并随时进行处理,排除故障。对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往表明电气设备发生了某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就可以进行故障诊断、故障分析,从而排除故障。分析了电气设备故障的奇异性,通过仿真得出小波变换用于电气设备故障诊断的方法,以准确检测奇异点,确定故障时刻。 相似文献
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