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小波分析作为一种优秀的时频分析方法,越来越多地应用于信号、图形处理以及故障诊断等领域。在噪声处理领域,基于小波变换的阈值函数较多,但效果不一。基于二进小波变换,在Sigmoid函数基础上,建立介于软硬阈值函数之间新的阈值函数,即通过改变新阈值函数中不同的参数,能够不同程度地逼近软硬阈值函数。从应用不同阈值函数对六种噪声信号滤波效果分析可知,采用改进的阈值函数能够使滤波后的信号在提高信噪比的同时,更接近于真实信号。 相似文献
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1 Introduction [1-3]There exist a lot of non-stationary dynamic signals in monitoring and diagnosing many keymachines in industrial entetprises of metallurgy, mining, power, cement, traffic, port, etc. Newmethods are u4enily needed for condition monitoring and non-stahonary machinery faultdiagnosis.The rapid development of signal processing techniques supplies new effective methods for nonstationary signal analysis. A new lllethod for time varying or non-stationary signal analysis,called the w… 相似文献
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基于第二代小波变换的旋转机械振动信号去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
旋转机械故障振动信号存在不同形式的波形特征,传统小波去噪中,小波分解的结果与所采用的小波基函数有关,选用不适当的小波基函数会冲淡振动信号的局部特征信息,而造成原始信号的部分有用的细节信息丢失。为了克服上述缺陷,提出一种基于第二代小波变换的振动信号预处理方法,即针对分析信号的局部特征,以预测方差最小为目标,对每个样本选择最佳的预测算子,使小波基函数始终能够匹配信号的局部特征。仿真试验表明,该方法克服了传统小波去噪中降噪信号丢失了部分细节信息的缺点,不仅可有效去除振动信号的噪声,而且能够为保留信号的局部信息。 相似文献
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回转机械低频振动的时频域识别 总被引:1,自引:0,他引:1
应用时频分析方法研究了回转机械低频振动问题。结合数字滤波与Wigner分布,介绍了一种消除交叉干扰项和其它干扰成分的简单、高效、工程实用性强的时频分析方法.对来自现场的分析结果表明,从时频域分析回转机械的低频振动,可以有效地识别和分辨诸如油膜涡动、动静碰摩、喘振、流体激励等具有相似振动特征的低频振动问题. 相似文献
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YANG Tao ZHANG Yan-ping GAO Wei HUANG Shu-hong ZHANG Pin-ting School of Energy Power Engineering Huazhong University of Science Technology Wuhan P.R.China 《国际设备工程与管理》2008,13(2)
Based on an in-depth study of wavelet gray moment,we proposed a concept of a time-division scale level moment and gave the specific definition;ulteriorly,we discussed the factors which affeaed the fault diagnosis abaity of a time-division scale level raomert.The analysis results in the caculatiort of six typical fault signals show that the time-divisiort scale level moment can be used to display the detailed information of a wavelet gray level image,extract the signal's characteristics effecavely,and diatinguish the vibration fault.Compared to the method of a wave gray moment vector,the method mentioned in this paper can provide higher calculation speed and higher capacity of fault identification,so it is more suitable for online fault diagnosis for rotating machinery. 相似文献