基于小波变换的桩基缺陷识别方法

在反射波法的桩基信号检测中主要归纳为检测幅值突变,当反射信号较弱时,用一般的时域分析法或频域分析法,就无法检测桩身质量问题.用小波分析就可以解决这一问题,小波分析具有时频局部化特点.从理论上说,桩基信号混有反映桩基缺陷的脉冲信号,通过对称小波变换后,在一定的尺度范围内其极值点对应原信号的突变位置或时刻.工程中信号分析如用连续小波变换产生的数据量多,且计算量大,分析复杂.而用离散小波变换可以有效地减少数据量,并能识别工程信号的奇异性(缺陷).论文通过一个在确定位置有微弱幅值变化,进行小波变换后(其中小波为二次B样条小波),可以清楚地识别幅值发生突变的时刻.同时也对工程实际中的一具体桩基用低应变动态检测的数据进行了分析,根据桩的破坏特征及离散小波变换后计算桩身发生缺陷的位置,可以确定本例中的桩有4处发生了离析.并且可以有效地对桩基缺陷进行识别.     

管道漏磁信号压缩技术

为解决在固有硬件条件下实现实时高速海量数据压缩这一问题,通过Huffman算法与小波变换相结合的方法,给出了对管道漏磁信息进行有损与无损相结合的压缩方式.根据信号的特征,通过对漏磁信号阈值的判断,得出健康信息与缺陷信息,并对缺陷数据使用Huffman算法进行低压缩比的无损压缩,而对健康数据以及噪声数据则以小波变换进行有损高压缩比的压缩.模拟测试结果表明,压缩后的数据还原后,能够较好地体现出原数据的信息,说明了Huffman算法与小波变换相结合的压缩算法能够较好地实现对管道漏磁数据的存储.     

小波分析在管道超声裂纹检测中的应用

高效、可靠的数据处理方法在管道缺陷检测和识别系统中处于十分重要的地位.在管道超声裂纹检测中,作为检测基本数据的伤波信号常受到界面波等信号的干扰,致使位置确定不准确.通过对一组数据选择合适的小波基进行小波变换,较好的保存信号中的尖峰和突变部分,有效地区分信号和噪声,信噪比明显提高,计算得到了更为精确的伤波位置.     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题.给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,最后进行实例分析,分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取.     

奇异性检测中小波基的选取

通过分析和计算几种小波对不同奇异性信号的变换过程,验证了小波变换方法在判定信号奇异性中的作用.比较了几种小波变换的效果,提出了对阶跃、三角波等信号进行奇异性检测时小波的基本选取规则.     

管道漏磁在线检测技术

管道是石油和天然气长距离输送的主要方式.漏磁检测技术是管道在线检测的主要方法.介绍了管理道在线漏磁检测系统的研究背景、检测原理以及检测系统的基本结构.为适应大管径管道的检测要求及提高检测精度，利用一阶差分及嵌入式零树编码的方法对管道漏磁检测数据进行压缩，并得到了较为满意的压缩比.研究了基于FPCA和DSP的管道漏磁的线检测系统.应用有限元法分析研究了漏磁信号的特点，应用神经网络及多传感器数据融合技术对管道缺陷进行智能识别.     

EEMD与小波包在液压管道振动信号研究

为解决EMD(经验模态法)在应用时存在的缺陷如端点效应和模态混叠现象问题,采用EEM D(集合经验模态法)与小波包相结合的方法对液压管道振动信号进行研究,通过小波包对原信号降噪、压缩小波包系数,并将信号进行重构,再将重构的信号进行EEMD分解之后计算与重构信号的相关系数,选择系数大的进行Hilbert(希尔伯特)包络谱分析.以Case Western Reserve University Bearing Data Center轴承数据和液压机实测信号进行分析,检测出相关故障频率,证实该方法切实有效,能更准确地对液压系统故障进行诊断分析.     

桥梁结构检测中小波分析的应用研究

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,已成为众多领域的研究热点。选用恰当的小波基函数,通过小波分析对信号进行分解和重构消除噪声,并识别在检测含噪信号中有用信号的发展趋势。桥梁结构在振动时受损部位的振动信号的奇异性,利用小波奇异性检测理论分析桥梁结构在受损时的振动信号,判断结构损伤情况。     

基于解析小波变换的奇异性检测和特征提取

为提高信号奇异性检测的精度和故障特征提取的有效性，利用信号和噪声的小波变换模极大值沿尺度方向的不同传播特性，提出了一种通过解析小波极大模重构进行信号奇异性检测和滤噪的方法，并将解析小波分析引入机械故障诊断中.分别采用实小波极大模和解析小波极大模分析汽车主减速器性能试验机上采集的几种故障振动信号，并进行主减速器故障诊断.试验结果表明，解析小波极大模相比实小波极大模具有更好的奇异性检测效果，能够突出故障特征，从而有效提高故障诊断的准确性.     

基于FPGA的信号奇异性检测

针对传统信号奇异性检测方法的局限性,提出了利用小波变换来检测信号奇异点的准确位置的设计方案.在Altera公司的FPGA芯片EP2C8Q208平台上,采用小波db8实现信号奇异性的检测.实验结果表明,此系统在信号奇异性检测方面相对于傅里叶分析提高了奇异点检测的准确度和效率.     

小波变换在水下目标回波奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题．给出小波变换和信号奇异性的关系及小波基的选取方法，实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测，最后进行实例分析，分析结果表明此理论与方法适用于对边缘信号与突变信号的处理和提取．     

小波分析在突变信号检测中的应用

本文探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点放大,提高信号的分辨率、信噪比.提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术,有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点,为在线故障诊断做出了有益的探索.     

基于小波奇异性的滚动轴承故障检测方法研究

在滚轴故障诊断中,故障通常表现为振动信号的突变,因此检测信号奇异点意义重大。文章介绍了小波变换理论和小波变换奇异性检测原理,研究了奇异性检测方法在滚动轴承故障诊断问题中的应用。采用小波门限消噪法处理繁杂的滚轴振动信号,对消噪后的振动信号采用小波变换模极大值奇异性检测方法进行多尺度小波分析,得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法下振动信号奇异程度以及奇异点的位置明显。     

应用小波分析研究信号消噪

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象。用 Daubechies小波分别对信号本身的奇异性、噪声的奇异性进行分析 ,结果表明 ,二者具有较大的不同。因而 ,将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

基于小波奇异性的电主轴振动信号处理

将小波奇异性理论运用到高速电主轴振动信号处理中,分析了如何进行小波奇异性信号重构的方法,提出了电主轴振动信号奇异性检测算法。构建了电主轴信号测试与处理系统。根据小波变换后信号与噪声在各尺度空间呈现的不同特性,对小波逆变换信号重构,提取了高速电主轴振动信号特征。仿真实验表明,利用小波奇异性对电主轴振动信号进行处理,能够去除噪声对加工过程监控系统的影响,同时还可以对机械故障信号进行预测,达到了提高电主轴使用寿命的目的。     

Technology of signal de-noising and singularity elimination based on wavelet transform

Based on wavelet transform theory,a method for signal de-noising and singularity detection and elimination is proposed,which can reduce the noises and express local singularity Each singularity can als...     

连续小波变换识别水轮机故障信号孤立奇异点

针对低频振动信号，给出一种故障信息识别的有效方法。选择双正交样条小波作为基小波，将多尺度分析及孤立奇异点的检测运用到水轮机房轴径向摆度分量信号的故障识别中。结果表明，利用连续小波变换系数模极大值（WTMM）的多尺度分析、根据WTMM曲线的长度、强度及其Lipschitz指数可以定位孤立奇异点；运用最小二乘算法估算李氏指数，即可估算故障点的奇异性程度并取得了很好的诊断效果。