小波包最优基分解树的降噪滤波方法研究

装载机的传动系统工作时传感器所采集到的信号受环境干扰大,不利于数据分析,因此在研究其工作状态时需对数据信号进行降噪滤波。本文以5t装载机的前轴扭矩信号为研究对象,剥离其趋势项后采用小波包变换法进行db9-6尺度分解,进而通过小波包最优分解树得到重构信号。通过与巴特沃斯去噪、小波变换去噪法对比后得出:巴特沃斯滤波处理法相较于原始信号存在相位偏移;小波包最优基分解树去噪后的信噪比、均方根误差分别为16.38与74.71,与小波变换去噪法相比结果近似,更适用于工况识别、人工智能算法等领域。研究结果可为其他同类型工程机械数据信号处理提供方法依据。     

DNA测序电泳荧光信号的小波去噪分析

在DNA荧光测序中,噪声影响分析的准确度和检出限。相比其他滤波方法,小波分析具有良好的时频域分辨特性。在小波去噪处理中,正确选择合适的小波基函数和去噪阈值直接关系到信号去噪处理的质量。通过对毛细管电泳(CE)荧光信号的仿真分析,结果表明:选择sym7小波基函数、分解层数(lev=5)与使用软阈值,可以有效去除CE荧光光谱信号的噪声,提高分析准确度。将其用于处理实际的DNA电泳荧光信号,效果良好。     

小波阈值法在机械信号降噪研究中的应用

在操纵稳定性试验数据的采集过程中,由于存在外界干扰,试验数据会受到强烈的噪声污染,从而对试验数据的处理及分析造成负面影响。以汽车操纵稳定性试验数据为研究对象,详细阐述了小波阈值去噪法的基本原理和流程,提出了一套可用于车辆操纵稳定性试验数据去噪处理的小波阈值去噪方法。进行了汽车操纵稳定性试验,以转向轻便性试验数据为例,利用小波阈值去噪法、窄带滤波法对试验数据进行了去噪处理并对比了两种方法的去噪效果,结果表明,小波阈值法能够更有效地保持试验曲线的低噪与平滑特性,具有更好的去噪效果。     

液压系统中油箱温度信号的小波消噪处理

为高精度对液压系统进行状态监测、在线自动控制,要通过传感器获取液压系统工作时的油箱温度数据,并对含噪的油箱温度信号进行消噪处理.针对不同小波基处理信号时的效果不同,探讨了正交小波基和具有线性相位的双正交小波基对不同噪声水平信号的消噪效果,得出选择小波基的一般方案,并选用双正交小波基对油箱温度信号的消噪处理.     

基于小波变换的脉冲涡流信号除噪

在脉冲涡流无损检测中,缺陷信号包含了许多噪声信号,为了准确分辨出有用的缺陷信息,采用小波变换进行信号除噪处理,提取有用的缺陷信号.文中以MATLAB7.0.1为工具,以sym5为小波基,采用软阈值进行5层小波分解重构来完成信号除噪.取得很好的除噪声效果.     

应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正

为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯光谱和常见基线、噪声的仿真信号,通过兼顾重构信号整体逼近和特征峰处局部逼近的评估系数η来实现小波基、分解层数、阈值估计方式等参数的选取。仿真实验表明,仿真信号采用sym5、db5或db9等小波基进行5次分解,然后低频成分置0及所有高频成分利用单层Heursure阈值估计算法进行硬阈值处理较为合适。进一步的实验表明,该方法对实测光谱中噪声和基线的消除是行之有效的。     

小波变换去噪处理在曲面重构中的应用

介绍了小波变换去噪在曲面重构中的应用,首先对含噪声的原始曲面型值点数据进行小波分解,以提取小波低频分量,实现小波变换去噪处理,然后应用UG软件中的NURBS进行曲面重构。采用工程实例对小波去噪方法在曲面重构中的应用进行了验证,结果表明该方法能够提高曲面重构的精度与效率。     

凸轮廓线反求信号的小波包去噪研究

凸轮廓线反求时,测量噪声严重影响了反求的精度和廓线的光顺等。利用小波包分析,选用合适的小波基函数、分解层数、去噪阈值和阈值量化方法可有效去除噪声。通过把五次多项式叠加白噪声作为原始的凸轮廓线含噪信号,应用MATLAB软件进行去噪仿真试验,结果表明:选择coif2小波基函数、分解层数取1和选用启发式阈值软阈值去噪,去噪效果最好;小波包去噪效果优于小波去噪,得出了小波包去噪的一般步骤和重要参数的选取方法。     

静电放电能量耦合建模数据的小波去噪

为提高静电放电能量耦合模型的精度,使用小波阈值去噪法对采集到的信号进行处理。选用db系列小波作为小波基函数,根据信号的频谱宽度确定小波阶次,使用启发式阈值原则和软阈值处理方式,通过不同分解层数下去噪效果的对比,最终确定分解层数。结果表明小波去噪法能够有效地去除静电放电信号的噪声,且信号失真小、保留了信号的高频细节。     

基于小波变换的汽车节气门位置信号去噪

传统的汽车节气门位置信号(throttle position sensor,TPS)处理方法不易消除发动机舱内电磁信号及周边环境的干扰。根据TPS的特征,在MATLAB中选用Daubechies五阶正交小波(dB5)对TPS噪声信号进行4层小波分解,再对分解后得到的各层系数用软阈值法量化处理,最后利用小波重构,实现对信号去噪。最后将获得的去噪信号用于发动机控制,并将控制结果与采用未去噪信号的发动机进行实车对比试验。试验表明:发动机采用去噪的TPS信号运行更平稳,小波变换后的去噪TPS信号对发动机控制具有良好的效果。     

电力系统短期负荷预测中小波函数的选择

针对应用小波分析进行电力系统短期负荷预测中小波函数的选择问题,以dbN小波系作为变换工具,通过最大李氏指数检测,比较了不同N所产生的预测精度,确定了一种db小波函数为短期负荷预测的核心变换工具。研究结果表明,采用db4作为短期负荷预测的小波函数,预测的结果具有较高的精度。     

不同小波基在碳钢材料声发射信号分析中的应用

为研究不同小波基对同一声发射信号分析结果之间的可比性,以碳钢在塑性变形和裂纹扩展时产生的声发射信号为研究对象,用db5和sym5两种常用小波基对检测信号进行了分析对比.结果表明,对碳钢在塑性变形和裂纹扩展时产生声发射信号,2种小波变换在信号能量分布趋势上分析结果一致,在主要信号峰值对应频率上分析结果接近,平均相对偏差仅为1.53%,而在各级信号占能量比例的具体值和信号峰值上偏差较大,平均相对偏差在10%左右,可比性较差.     

制动引起的方向盘抖动现象试验研究

针对某轿车制动器振动引起的方向盘抖动现象进行了道路再现试验,再现方向盘的抖动现象.通过对方向盘三个方向的振动加速度等信号的拾取,通过在时间域和频率域的数据处理,系统分析了方向盘抖动的特征,考察了制动初速度、制动强度、制动方式以及离合器断开/结合情况等因素的影响,为进一步明确制动引起的方向盘抖动机理以及寻求控制措施奠定了良好的基础.研究表明,方向盘抖动的振动频率与前轮转速之间存在明显的阶次关系,振源是前轮制动器振动.     

拖拉机前驱动桥转向角测试方法初探

对国产KC系列轮式拖拉机前驱动桥的轮毂绕主销轴摆角和转向角之间的关系进行了研究,导出了两者之间的函数关系,并据此计算了转向角的测量误差,为试验台设计建立了理论根据.文中还给出了驱动桥试验台转向角部分的结构,并分析了其工作原理.     

驾驶员理想转向盘力矩特性研究

对驾驶员理想转向盘力矩的影响因素进行分析,提出了一种用以描述稳态转向工况的驾驶员理想转向盘力矩模型。针对三款不同型号车辆进行驾驶员转向盘力矩道路试验, 建立了中国西南地区驾驶员理想转向盘力矩模型,研究结果表明: 一定车速下,驾驶员理想转向盘力矩是转向盘转角或者侧向加速度的增函数,但随着转向盘转角或者侧向加速度的增大,驾驶员理想转向盘力矩增大的程度减缓;一定转向盘转角或者侧向加速度下,驾驶员的理想转向盘力矩与速度近似成线性正比关系;如果车辆的体积、车重相近,道路条件相同,驾驶员理想转向盘力矩与车辆的型号无关。     

基于操舵角的轮式拖车系统及其轨迹跟踪运动的研究

建立和分析了轮式拖车系统的运动学模型，给出了拖挂车的牵引操舵角定义。分析了基于牵引操舵角的轮式拖车系统的运动跟踪特性，提出了两种满足牵引操舵角概念的机构模型。分析表明，附有牵引操舵角的轮式拖车系统可转换为可控的链式系统，通过各拖挂车牵引操舵角的牵引作用可有效地确定轮式拖车系统在其位形空间中的位姿，这为提高轮式拖车系统的目标轨迹跟踪性能奠定了基础。     

应用于汽车操纵稳定性试验的转向机器人控制器设计

针对汽车操纵稳定性试验,设计转向机器人代替驾驶员操纵方向盘。在完成转向机器人机械部分设计的基础上,进行控制器设计,并进行转角跟踪测试试验。试验结果表明:转向机器人能够实现对方向盘的控制,完成转角的精确输入。     

线控转向车辆转向盘转矩特性研究

车辆线控转向系统取消了转向盘与转向轮之间的部分机械连接,车辆转向阻力矩无法直接反馈给驾驶员。从驾驶员偏好转向盘转矩的角度出发,在分析转向盘转矩影响因素的基础之上,提出一种考虑摩擦力矩、阻尼控制力矩、限位控制力矩以及主动回正力矩的线控转向系统转向盘转矩的模型,并通过试验数据对模型中的参数进行辨识。选取双纽线试验和中心区特性试验等进行仿真分析和硬件在环验证。结果表明,所建立的转向盘转矩模型能够保证低速时的转向轻便和高速时的路感清晰,并且很好地描述了车辆在不同行驶工况下的转向盘转矩特性,充分发挥了线控转向车辆转向盘转矩可以根据驾驶员需求自由设计的优势。     

基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中，通过多维车轮力传感器（WFT）可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中，信号会不可避免地受到各种噪声的干扰，而且，在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时，车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法，特别适合于非平稳信号的分析，具有多分辨率分析特性，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点，在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究，试验结果表明，在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下，采用小波变换的闻值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理，可以取得良好的效果。