基于小波分析的矿用车柴油机振动信号去噪处理

矿用车柴油机振动信号进行去噪处理,对柴油机的运行状态监测和异常诊断具有重要的现实意义。以矿用车柴油机为实验研究对象,对4个不同测点进行时域分析和频域分析,得到最佳振动信号监测点;采用小波分层阈值去噪法,对柴油机振动信号进行分解和去噪处理。结果表明小波去噪的方法具有很好的去噪预处理效果,可以满足工程实际的需要。     

通风机振动信号的小波包阈值除噪研究

研究了基于小波包分析的阈值除噪的基本方法,并介绍了几种除噪阈限。利用小波包阈值除噪良好的时频局部化特性滤除信号中大量的噪声。通过对通风机振动信号的除噪和特征提取研究,取得了良好效果,说明小波包阈值除噪方法非常适合于信号的预处理和故障特征提取。     

基于平移不变小波爆破振动信号去噪的应用研究

传统的小波变换阈值法去噪会使爆破振动信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象,产生这种现象的原因是小波缺乏平移不变性。使用平移不变小波变换去噪方法,对爆破振动信号进行循环平移,利用软或硬阈值对该信号的小波系数进行压缩,重构信号,再进行相反的循环平移,通过多次的平移-消噪-平移,平均所获得的结果,从而消除小波基的平移依赖性。该方法不仅能有效地消除爆破振动信号的伪吉布斯（Psuedo—Gibbs）现象,而且能减小原始爆破振动信号和估计爆破振动信号之间的均方误差（MSE）。通过理论和实践证明了这种方法能够更有效地消除爆破振动信号中的噪声。     

基于小波的采煤机截割电机电流故障信号去噪和检测

将小波分析进行信号抑制技术应用于电牵引采煤机电机故障信号去噪和检测 ,利用MATLAB可方便直接地进行信号某些频率区间的抑制和衰减 ,从而清楚监测到电机电流故障信号 ,并通过仿真结果验证了该方法的可行性     

基于小波包的机械故障信号消噪处理

在旋转机械故障诊断系统中需要获得采样信号用于系统的故障辨识或判断,而这些采样信号将不可避免地受到噪声污染,使系统辨识精度得不到提高。小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到消噪目的。     

基于AO优化VMD-小波包的岩石破裂声发射信号去噪算法

针对岩石在破裂过程中产生的大量含噪声发射信号问题,基于天鹰优化(Aquila Optimizer,AO)算法提出一种改进的变分模态分解(VMD)联合小波包分解的声发射(AE)信号去噪算法。利用Circle混沌优化的AO算法对VMD算法中的分解模态个数K和二次惩罚因子α进行寻优,有效避免了人为经验选取参数导致的时间消耗以及效果不佳等问题;利用得到的最优参数组合对岩石破裂声发射信号进行分解,得到一系列本征模态分量,结合相关系数筛选出含噪分量;然后利用小波包去噪算法对含噪分量进行处理;最后,将未处理的分量与降噪处理后的分量重构得到去噪后的AE信号。通过仿真和实测信号分析,结果表明与现有去噪算法相比,该算法能更好地去除AE信号中的噪声分量,保留信号的频域特征信息,可为后续利用声发射信号探究岩体破裂规律提供参考。     

基于小波变换阈值方法的地震信号去噪研究

提高地震信号的信噪比,对地震勘探数据的处理具有非常重大的意义。小波变换能把信号分解在多个尺度上,不同尺度上的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息。地震能量主要集中在信号的低频段,利用信号在不同的尺度上进行小波分解,可以进行地震信号的去噪处理。     

基于db10小波基函数的GPS信号去噪效果分析

作者提取南宁实验GPS控制网观测数据中的原始载波信号,对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用db10小波函数进行1～6层小波分解,研究不同分层条件下小波去噪的效果,并在评价去噪效果指标均方误差(RMSE)和信噪比(SNR)的基础上加入平滑度指标。通过综合考虑三种指标后得到的小波去除干扰后的数据,较好地提高了GPS信号的质量。     

基于最优小波包基的破碎锤测试信号的消噪

通过对采用最小shannon熵标准来获取最优小波包基方法的探讨，针对氮爆式液压破碎锤测量信号非平稳时变特点，对其进行基于最优小波包基的分析与消噪。通过实例分析表明，噪后的信号具有更好的可读性及更佳的分析利用价值。     

冻结立井模型爆破振动信号的小波包分析

从能量分布特征角度研究爆破振动信号,以达到认识爆破振动危害并提出危害控制方法的目的。结合冻结立井爆破模型试验,获取冻结岩壁指定点爆破振动信号,采用db6小波基对爆破振动信号进行小波包分析,得到各信号不同频带能量分布,研究了高程差、等效距离对振动信号能量衰减规律的影响,利用量纲分析法建立了能量预测公式,并通过实测数据回归分析验证了其正确性。结果表明:各测点振动信号能量随着时间的变化表现为高频部分衰减快、低频部分衰减慢的特征;爆破振动能量分布范围广泛,主振频带较宽且由多个分振频带组成;随着高程的增加、传播距离的增大、能量有向低频集中的趋势;能量大小与药量成正比,与等效距离成反比;结论为鄂尔多斯盆地冻结岩层爆破能量衰减规律、安全性评价提供理论依据。     

冻结立井爆破振动信号去噪研究

针对冻结立井监测到的爆破振动信号的高噪声、短持时和非线性的特征,提出了经验模态分解-去趋势项波动分析(Empirical Mode Decomposition-Detrended Fluctuation Analysis,EMDDFA)组合去噪方法。采用4项指标综合评价了EMD-DFA法、EMD和EEMD法、小波阈值法和小波熵去噪法去噪效果。结果表明:被强噪声污染的爆破振动信号采用EMD-DFA组合法去噪得到了信噪比和互相关度最高,相应的误差最小,去噪后的信号保留了爆破信号的瞬态非平稳特征,去噪效果最优。     

小波去噪在掘进机振动信号处理中的应用

基于小波在时-频两域均能表征信号局部特征的特点,采用小波分解和小波包分解对掘进机三方向振动信号进行分解重构,比较sym4小波,sym5小波和小波包对振动信号的去噪能力,选择sym4对振动信号进行处理,获取掘进机振动信号的特征频率和振动峰值,掘进机截割头的主振频率在2~4 Hz内,振动峰值在11 gn左右。     

基于小波包变换的单道水上地震数据去噪方法研究

基于小波变换的多尺度分解去噪技术是近年来发展起来的一种新技术,其在地震勘探领域中具有广泛的应用.在小波变换的基础上发展起来的小波包变换,可以更好地像小波变换分解低频一样分解高频信息,在信号的去噪方面也有着重要的用途.将小波包变换应用于噪音含量较多的浅水域单道地震数据处理中,获得的有效地震信号突出,噪音被明显压制,处理效果良好.     

基于MATLAB的小波去噪方法研究

通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,通过实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性.     

基于小波变换的矿震信号去噪方法研究与应用

从小波变换的基本原理出发,对实际矿震信号进行了去噪处理,通过用傅里叶变换和小波变换对北京木城涧煤矿实际矿震信号去噪效果分析,小波变换在对非平稳的矿震信号去噪方面有着傅里叶分析不可比拟的优点。并探索了不同的小波基和阈值选取准则以及分解尺度对矿震信号去噪结果的影响。     

小波变换用于采煤机牵引部电机振动信号故障诊断

提出一种基于小波分析，利用MATLAB仿真技术进行信号去噪，将合成振动信号中电机轴承频率提取出来的方法。该方法可实现对大型可移动机械振动信号的采集及去噪，提高采煤机监测系统信息分析技术。通过仿真结果验证了此方法的可行性。     

竖井爆破振动及CO_2致裂振动信号的小波包分析

为了达到认识CO_2致裂振动的危害并提出危害控制方法的目的,将CO_2致裂振动与爆破振动信号从能量分布特征的角度来进行研究。结合某地铁竖井工程,获取竖井指定点的振动信号,采用db6小波基对振动信号进行小波包分析,结果表明:在多数工况下,CO_2致裂的质点峰值振速仅为炸药爆破的10%;爆破振动信号能量随时间的变化表现出高频部分衰减快、低频部分衰减慢的特征;爆破振动能量分布范围广泛,而CO_2致裂振动能量频带较为集中,中心频率约为120 Hz,三矢量方向振动能量大小关系具体表位为:z方向y方向x方向。     

小波变换用于采煤机牵引部电机振动信号故障诊断

提出一种基于小波分析,利用MATLAB仿真技术进行信号去噪,将合成振动信号中电机轴承频率提取出来的方法。该方法可实现对大型可移动机械振动信号的采集及去噪,提高采煤机监测系统信息分析技术。通过仿真结果验证了此方法的可行性。     

基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究

针对采煤机摇臂轴承故障频发,严重影响采煤工作面安全生产的现状,进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障,采用集合经验模态分解方法(EEMD)对原始振动信号进行分解,提取前8个本征模态函数的能量占信号总能量的比例作为故障特征信息,并输入到支持向量机(SVM)进行故障模式识别。试验结果表明,结合集合经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法,适用于处理采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号,总体故障识别率达到88.33%,可实现轴承故障的准确诊断。