小波奇异性检测在超声信号处理中的应用

缺陷回波法是超声检测的常用技术,但回波信号常受到各种噪声的干扰,为使超声自动探伤系统能够对缺陷进行准确检测,必须对受噪声干扰的信号进行处理。介绍了通过小波变换对奇异性信号进行检测的原理,利用该方法对超声波回波信号进行了分析。试验结果证明小波奇异性检测方法能有效消除噪声干扰,并准确检测出缺陷位置。     

基于小波变换的信号奇异性检测在滚动轴承故障诊断中的应用研究

在论述了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测原理和方法的基础上，将其用于滚动轴承的故障诊断，准确定位故障信号的发生位置，并建立起表征信号奇异性的Lipschitz指数与轴承故障严重程度之间的关系。该诊断方法有着很高的工程应用价值。     

小波分析在超声检测信号处理中的应用

小波分析技术以其多分辨率的突出特点成为目前超声信号时频表达的最佳分析方法,被广泛应用于超声信号的降噪处理。分析了小波技术用于超声降噪的理论基础和基本过程,基于国内外小波降噪的应用研究成果,从母小波和分解层数的选择以及小波系数非线性处理方法两个方面论述了小波分析在超声检测信号处理中的应用。     

小波分析在固体导弹发动机壳体多层界面缺陷检测中的应用

针对固体导弹发动机壳体多层界面胶结结构的超声检测信号,应用小波变换模极大值提取特征参数的方法,用奇异性指数(Lip指数)表征脱粘缺陷信号的特征,进行发动机壳体层间缺陷的识别。试验结果表明,该方法能有效实现固体导弹发动机壳体多层界面胶结结构缺陷的分析与识别,并对其它多层胶接结构质量的缺陷定位有一定的应用价值。     

小波变换在超声检测信号去噪中的应用

根据超声检测缺陷回波的特点,提出了基于小波变换的超声缺陷回波的去噪方法。结果表明,它能较好地抑制噪声,使用该法处理的信号的信噪比明显提高,并且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

小波变换模极大值在粗晶材料超声检测中的应用

本文研究小波变换方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用.为克服粗品材料(奥氏体钢)超声检测时晶粒噪声的影响,在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上,提出了一种基于小波变换模极大值的算法来提高信噪比.利用此算法进行实际超声信号分析效果良好.     

小波变换和模糊模式识别技术在金属超声检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点,提出了一种缺陷定性特征值的提取是模式识别的关键,因此提出用小波变换提取特征值,多面手用模式识别的方法对小波变换的特征值提取结果进行定性分类,从而确定缺陷类型。采用上述上种不同性质的缺陷进行分析和处理。结果表明,用小流变换提取特征值的方法是有效的,而模糊模式识别算法也得到了较好的分类效果。     

小波变换对超声检测信号去噪效果的分析

从小波变换的奇异性分析入手，给出应用于超声检测信号去噪的小波模极大值算法，并选用Marr函数做小波基函数。该算法对超声合成信号和实测信号的去噪效果均很理想，而且对存有可疑信号点的材料进行的金相分析再一次验证了算法的正确性。     

小波分析在液压缸泄漏检测中的应用

本文介绍了一种基于小波分析的液压缸泄漏故障检测方法，通过检测液压缸工作腔压力信号小波变换在适当尺度上的极大值点，提取出压力信号的突变特征，从而为液压缸泄漏检测提供了定量的依据。     

基于小波奇异性检测技术的滚动轴承早期故障诊断研究

轴承早期故障的检测与诊断是实现安全生产、预防恶性事故的有效手段。用高精度加速度传感器采集轴承振动信号,采用小波软阈值降噪法剔除测试过程的噪声,提高采集信号的信噪比。基于小波变换奇异值检测技术,探讨了提取淹没在噪声背景中的早期故障特征的方法,同时指出了传统傅里叶变换的不足。研究表明,该方法是有效的,所提取的故障特征频率与理论计算的故障特征频率基本相同。研究结果为轴承早期故障检测与诊断提供了新途径。     

超声检测涂层厚度中小波变换模极大值法的研究

超声测量涂层厚度时,由于涂层上、下界面超声信号会产生干涉,在时域内难以识别出涂层界面回波。采用Mexh小波进行连续小波变换来分析超声A扫描信号,求其模极大值,并以此作为识别涂层界面反射回波信号的标准。进而可由超声波在其中的传播速率及其两界面反射回波的时间差计算涂层厚度。对铝涂层的金相测量验证了上述超声测厚方法的可行性。     

基于小波包变换的金属基复合材料深层界面脱粘缺陷特征提取

针对金属板下多层非金属粘接结构试件中的超声检测回波信号,提出了一种基于小波包变换的提取特征参数的方法,以评估试件的粘接特性.在利用超声信号进行层状粘接结构的无损评价时,各层的超声检测回波会严重混迭,难以分辨甚至会丢失某一层的缺陷信息.利用信号处理技术,以小波包变换后的能量来进行深层界面的特征提取.结果显示,提取出的特征可有效地进行各层粘接情况的分析和识别.试验检测结果表明特征提取方法可用在金属基多层材料结构的无损检测中.     

小波分析在超声测厚信号特征提取中的应用

采用超声波对旋压固体火箭发动机的绝热层厚度进行检测时,检测信号中的纹理噪声影响了界面回波的确定,进而影响绝热层厚度的准确测量。通过分析绝热层超声测厚信号特点和噪声来源,提出了利用小波变换对检测信号进行处理的方法。仿真结果表明,运用小波分析得到的厚度特征有很大的改善,通过试件厚度的计算,验证了测量的有效性和准确性。     

基于小波变换的超声信号自适应消噪方法研究

超声检测中，特定的缺陷回波信号一般都有一定的相关性，因而可利用自适应噪声抵消来增强缺陷回波信号。针对最小均方（LMS）算法自适应噪声抵消的缺点，提出了基于小波变换的自适应噪声抵消方法，通过Matlab软件将该算法应用于超声缺陷信号的仿真处理。结果表明，该算法大大提高了缺陷回波信号的信噪比，且具有较高的缺陷定位精度和纵向分辨率。     

钻削过程刀具磨损的小波诊断方法

小波变换的时—频局部化特性能有效地应用于非平稳随机信号的分析，通过小波的分解和重构能明显的提高信号的的信噪比。引入函数奇异性的定义，根据信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点，对钻削过程中的切削力信号进行分解、去噪和重构。实验证明这种方法能大大提高信号的信噪比，准确的将故障特征信息进行定位。