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小波变换是一种日益获得广泛应用的信号分析方法。介绍了小波变换基本原理和利用小波变化来检测信号的奇异特征的原理,证实了小波变化在检测奇异信号方面的有效性。结果表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。 相似文献
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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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摆式列车是既有线路提速的一种有效措施,摆式列车的关键是倾摆控制系统,它是摆式列车安全运行的重要保障,该系统通过摆式列车主控计算机TMS320C40串行接口扩展设计实现与便携式PC机的通讯,倾摆控制维护软件采用VB6.0编写. 相似文献
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离散小波变换在传感器故障诊断中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
本文提出一种基于离散小波分析的传感器故障诊断新方法,该方法不需要模型,具有灵敏度高、故障诊断率高及克服噪声能力强的特点,仿真研究取得了满意的效果。 相似文献
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小波变换是一种日益获得广泛应用的信号分析方法。介绍了小波变换基本原理和利用小波变化来检测信号的奇异特征的原理,证实了小波变化在检测奇异信号方面的有效性。结果表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。 相似文献
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小波包算法在滚动轴承的在线故障诊断中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
对小波变换的理论进行了简要的阐述,并介绍了小波包理论。指出了在强噪声的背景下小波包变换的算法对于瞬态信号提取的有效性,表明了小波包变换对信号的去噪声,滤波等方面具有广泛的前景。并以五套6307号轴承为例进行了诊断,结果与实际情况相一致,说明该算法十分适合于滚动轴承的在线监测与故障诊断。 相似文献
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0INTRODUCTIONSincethecoddleofthe1970's,abatchOfcompanieslikeHPinU.S.A.havedevelopedvariousdynamicsignalanalyzersbasedonFrsandhavebeenusedinavarietyofsignalmeasurementsandanalysissuchasstmcturalmodelanalysis,statemonitoringandfaultsdiagnosisofeqUipmentandnoiserealtimeoctaveanalysisetc,thisresultsinbigprogressofdynamicsignalanalysis.However,theFFTdefinedbyRiemafmintegTationisonlyabletoanalyzestaystatistical(smooth)signalsbutinefficienttonon-staystatistical(non-smooth)signalswhicharealso… 相似文献
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隐Markov模型是一个双随机过程,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析;小波变换具有多分辨率分析的特点,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变换和隐Markov模型相结合,提出基于小波变换的HMM状态识别法,利用Daubechies小波进行8尺度的小波分解,然后从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,将其输入到各个状态HMM来进行训练,其中输出概率最大的状态即是机组运行状态,从而实现状态的识别,实验结果表明该方法很有效。 相似文献
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基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断 总被引:33,自引:3,他引:33
通过分析指出,连续小波变换具有很强的弱信号检测能力,非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法,建立了“小波熵”的概念,并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中,诊断效果十分理想。 相似文献
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小波变换在齿轮局部缺陷诊断中的应用 总被引:23,自引:0,他引:23
采用连续小波变换对齿轮振动信号进行分析,检测到齿轮出现局部缺陷时,其振动信号中的幅值突变点。通过对试验数据的分析,说明这种方法可以有效地应用于齿轮的局部缺陷诊断中,并且不需要对初始信号进行时域同步平均。 相似文献
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基于小波包的遗传神经网络故障诊断系统研究 总被引:9,自引:0,他引:9
用遗传算法建立了汽机故障诊断地人工神经网络模型,以小波包分解技术获得的10个频段上的能量为网络的输入模式,对汽机常见的几种故障进行分类训练,并应用于待识别故障样本的识别计算,结果表明该方法在汽机故障诊断中是有效的。 相似文献
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基于提升模式的非抽样小波变换及其在故障诊断中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
由于传统离散小波变换在分解信号时采用抽样操作,使原始信号的部分时域特征不能保留在分解结果中;另外,分解结果的平移可变,使得分解结果不能完美地描述故障的时域特征。为了克服上述缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换框架。首先,通过信号变换方法去除提升小波变换的剖分环节,得到提升模式下的非抽样小波变换框架;在此基础上,建立提升模式下非抽样小波变换与抽样小波变换的预测器和更新器之间的转换关系,提出非抽样提升小波变换的分解和重构算法。采用这种非抽样小波变换从齿轮箱的振动信号中有效提取幅值调制和瞬态冲击的摩擦故障特征。 相似文献