爆心距对爆破振动信号频带能量分布的影响

根据爆破振动信号具有短时非平稳的特点,利用小波包分析技术对满足分析要求的多段微差爆破振动信号的能量分布特征进行研究。首先,简略地介绍了小波变换与小波包分析的特点。其次,基于MATLAB对爆破振动信号进行小波包分析,得到了爆破振动信号在不同频带上的能量分布图。最后,总结了爆破振动信号频带能量的分布规律,重点探讨了爆心距对爆破振动信号频带能量分布的影响。结果表明,爆破震动信号在传播过程中,其主振频带有往低频发展的趋势,且宽度增加。     

小波阈值降噪在岸桥小车轨道振动信号处理中的应用

针对测量时振动信号易受噪声干扰的特点,采用小波降噪法对原始信号进行降噪处理。小波具有“变焦距”、较好的时频局部分析能力等特性,适合非平稳信号振动噪声处理。分别通过小波阈值降噪法对仿真信号并口岸桥小车轨道铰点振动信号进行降噪处理。试验表明,小波阈值降噪法能够较好的消除噪声,能有效提高信噪比、降低均方误差,为进一步分析振动信号奠定了基础。     

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。     

基于小波变换的振动信号分形维数研究

针对传统分析方法对振动信号频率变化不明显、故障特征难提取等问题,基于小波和分形理论,通过计算振动信号盒维数,有效地提取了振动特征;提出小波分解振动信号高频系数盒维数计算方法,对振动信号的高频部分进行描述。实验证明:随着干扰信号的频率变化,振动信号小波分解后的高频部分分形维数在分段区间内比振动信号整体分形维数分段变化趋势更加明显,能更有效地反映故障频率变化,对开展设备的故障诊断研究具有现实意义。     

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。     

基于小波的浮筏振动信号特征提取方法

针对浮筏振动信号受到强烈的随机噪声干扰,给它的特征提取带来很大困难的问题,对浮筏振动信号特征进行小波降噪.通过仿真实验,对比分析了几种不同小波函数和阈值函数对浮筏振动信号降噪性能的影响.分析结果表明,在选取的小波函数和阈值函数中高阶db小波以及最优预测变量阈值函数有利于减小小波重构信号与真实信号的误差,降噪效果明显.通过振动测试验证了其降噪效果.     

线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法

针对早期齿轮箱故障信息淹没在背景组分中的问题,提出了基于线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法.该方法基于希尔伯特变换(HT)和自适应小波变换(AWT),能从低频的调制振动信号中区分并识别不同程度的裂纹故障.首先用希尔伯特变换提取调制振动信号的包络值以显示调制频率.然后利用自适应小波变换来处理由希尔伯特变换得到的调制信号,其中在自适应小波处理希尔伯特变换后的调制信号的过程中利用粒子群算法(PSO)对过程参数进行优化.实验结果表明该自适应小波变换能通过过程优化小波找到匹配振动信号的啮合频率及其谐波、耦合频率、载波频率及其边频带,能够从调制信号中提取出特征参数,且具有较高的分辨率.     

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。     

转子叶片裂纹故障特征提取研究

小波包分解能对信号高、低频部分局部进行细化并具有保留原信号时域特征的优点，是一种对非平稳信号进行有效识别的技术．文中从采集到的有叶片裂纹时的振动信号，用德比契斯小波对包含叶片裂纹故障的振动信号作4尺度小波包分解，通过选取适当的频段用小波包重构算法进行信号重构，提取叶片裂纹故障的特征，从而实现转子叶片裂纹故障诊断．     

基于小波分析的信号滤波方法研究

论述了小波分析的基本原理,研究了应用小波变换进行信号滤波的方法,通过正交小波包对信号的分解,把频率成分复杂的信号分解到互不重叠的频带,根据需要删除某些频带的信号（噪声）,然后用小波包生包重构算法对信号进行重构,可实现对信号的滤波。给出了应用小波包变换对振动信号进行滤波的实全坷有效地滤除信号中的确定必噪声和随机噪声,可进取出淹没在信号中的非常微弱的特征信息,与传统的信号滤波方法相比具有明显优点。     

Features of energy distribution for blast vibration signals based on wavelet packet decomposition

Blast vibration analysis constitutes the foundation for studying the control of blasting vibration damage and provides the precondition of controlling blasting vibration. Based on the characteristics of short-time nonstationary random signal, the laws of energy distribution are investigated for blasting vibration signals in different blasting conditions by means of the wavelet packet analysis technique. The characteristics of wavelet transform and wavelet packet analysis are introduced. Then, blasting vibration signals of different blasting conditions are analysed by the wavelet packet analysis technique using MATLAB; energy distribution for different frequency bands is obtained. It is concluded that the energy distribution of blasting vibration signals varies with maximum decking charge,millisecond delay time and distances between explosion and the measuring point. The results show that the wavelet packet analysis method is an effective means for studying blasting seismic effect in its entirety, especially for constituting velocity-frequency criteria.     

Features of energy distribution for blast vibration signals based on wavelet packet decomposition

Blast vibration analysis constitutes the foundation for studying the control of blasting vibration damage and provides the precondition of controlling blasting vibration. Based on the characteristics of short-time non-stationary random signal, the laws of energy distribution are investigated for blasting vibration signals in different blasting conditions by means of the wavelet packet analysis technique. The characteristics of wavelet transform and wavelet packet analysis are introduced. Then, blasting vibration signals of different blasting conditions are analysed by the wavelet packet analysis technique using MATLAB; energy distribution for different frequency bands is obtained. It is concluded that the energy distribution of blasting vibration signals varies with maximum decking charge, millisecond delay time and distances between explosion and the measuring point. The results show that the wavelet packet analysis method is an effective means for studying blasting seismic effect in its entirety, especially for constituting velocity-frequency criteria. Foundation item: Project(50490272) supported by the National Natural Science Foundation of China; project(2004036430) supported by the Postdoctoral Science Foundation of China     

基于小波自适应算法的轿车顶棚振动控制

以小波变换为基础,采用小波自适应控制方法,利用压电陶瓷片作为传感器和执行器对汽车顶棚进行振动主动控制.分析了小波变换的基本理论及基于D-LMS算法的小波自适应控制原理.设计了相应的实验系统,并搭建了实验平台.实验结果表明:利用小波自适应控制方法,对轿车顶棚进行振动主动控制是可行的,且控制效果良好.     

基于Morlet小波变换模拟实现的机械振动故障诊断

为了对机械振动故障进行实时诊断,提出了基于开关电流技术的Morlet小波变换的模拟实现方法。利用开关电流电路构造高斯函数发生器,解决了Morlet小波变换模拟实现的关键问题,其良好性能得到了仿真结果的证实。将Morlet小波变换应用到机械振动故障诊断中,根据对振动信号小波变换的模极值点来定位奇异信号,提取出故障信息。仿真结果表明了该方法对机械振动故障实时诊断的有效性。     

小波分析在振动状态监测中的应用

目的　研究小波分析在振动状态监测领域中的应用 .方法　运用工程语言对小波分析进行解释 ,分析了其在振动状态监测领域中的一些典型应用 ,包括信号消噪和频带分离等方面的应用 .提出了小波能量谱和小波包络谱分析方法 .结果　用该方法可进行精确故障识别 .结论小波分析在振动状态监测中应用前景非常广阔 ,所提方法简单易行     

基于小波分析的汽轮发电机组振动信号检测

汽轮发电机组的余弦突变及倍频突变是现场常见的振动故障,模拟了一个正弦振动信号分别产生余弦突变和倍频突变,并利用db5小波对此故障信号进行5层分解得到5层细节信号.故障信号分解的细节部分清晰地显示了奇异点的准确位置.仿真结果证明了小波分析用于汽轮发电机组振动信号检测的可行性和有效性,从而为汽轮发电机组振动信号的故障诊断提供有力依据.     

Wavelet basis construction method based on separation blast vibration signal

As wavelet basis in wavelet analysis is neither arbitrary nor unique,the same signal dealing with different wavelet bases will generate different results.Therefore,how to construct a wavelet basis suitable for the characteristics of the analyzed signal and solve its algorithm and realization is a fundamental problem which perplexed many researchers.To solve these problems,in accordance with the basic features of the measured millisecond blast vibration signal,a new wavelet basis construction method based on the separation blast vibration signal is proposed,and the feasibility of this method is verified by comparing the practical effect of the newly constructed wavelet with other known wavelets in signal processing.     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

小波变换时频敏感特性的试验研究

利用小波变换的时频敏感特性，通过试验提出了结构在自由及受迫振动过程中的健康监测及损伤检测方法.在悬臂板与弹簧组成的系统的自由及随机振动过程中，通过烧断连接弹簧与悬臂板的细绳来对系统造成破坏，其中离散小波变换用于识别结构损伤造成的信号奇异性，而连续小波变换则用于排除外界脉冲噪声的影响及确定结构刚度损失的大小.试验结果表明，该方法能有效地监测结构振动过程中的损伤，以及检测结构刚度损失的大小.在结构随机振动试验中，连续小波变换施加在由随机减量法获得的自由衰减信号上，获得了更好的检测效果.所提出的离散小波变换与连续小波变换联合使用的结构健康监测及损伤检测方法可用于结构的在线监测，且无结构建模误差的影响