最优Morlet小波滤波及其在机械故障特征分析中的应用

分析了Morlet小波及其滤波特性,结合小波变换技术和奇异值分解技术,提出了基于最优Morlet小波和奇异值分解的滤波消噪方法,解决了传统小波去噪方法的不足,即如何选取小波基、阈值方法和阈值。依据最优Morlet小波滤波方法,研发了基于小波变换的故障特征分析仪,并应用于轴承故障的特征提取,实验结果表明,该方法具有良好的去噪性能,用于故障特征提取是有效的。     

小波变换的流体压力信号自适应滤波方法研究

为了有效地消除流体压力信号中的噪声,提出了一种基于小波变换的自适应滤波算法,该算法针对信号和噪声经小波变换后在不同尺度上的特征不同,先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理,并用该方法对液压系统运行中采集的压力信号进行降噪处理.试验结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法能更有效地消除流体压力信号中的噪声.     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

驻极体麦克质量检测中图像信号背景去噪研究

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,介绍了基于小波变换系数门限值的去噪方法,并给出了4种不同的门限值确定规则,针对含有白噪声的驻极体麦克图像信号,通过选择合适的小波基和阈值进行去噪,取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果.     

基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法

对LMS自适应算法、基于抽样函数的变步长LMS算法和基于多尺度小波变换的自适应滤波算法进行了研究,在此基础上把变步长LMS算法与多尺度小波变换相结合,产生了新算法。该算法一方面可以克服固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子的矛盾;另一方面,小波变换的引入减少了输入向量自相关矩阵的条件数,提高了收敛速度、跟踪性能和稳定性。最后对算法的性能进行了计算机仿真比较,仿真结果表明:基于多尺度小波变换的变步长LMS滤波算法具有较快的收敛速度和更强的抑噪能力。     

基于谐波小波变换的滑动轴承油膜涡动与振荡故障识别与分析

介绍了转子系统油膜涡动与振荡的产生机理和故障特征。应用谐波小波变换对转子振动信号进行故障分析,提取故障特征信息,从而识别出油膜涡动与振荡。通过转子试验台模拟油膜涡动与振荡,并基于Labview平台开发了基于谐波小波滤波的信号处理系统,与FIR滤波的对比分析表明,谐波小波变换结果更好,特征提取结果更为精确。     

半球谐振陀螺滤波算法研究

针对半球谐振陀螺输出信号噪声的特点,提出了一种处理该噪声的前向线性预测(FLP)滤波与小波变换相结合的滤波方法,运用Allan方差法对滤波结果进行了分析.该方法以FLP滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器.为了改进该级联滤波算法的不足,提出了基于神经网络的滤波融合算法.仿真结果表明,该滤波融合算法保留了级联滤波算法的优势,同时最大程度的保留了信息的完整度,滤波精度得到极大提高.     

两相流速度分布算法的研究

提出一种基于小波变换、神经网络和空间滤波测量速度成像的方法。神经网络用来重构管道相关部分的图像。小波变换用于确定每个像素空间滤波信号的带宽 ,并由此得到速度和它的图像。实验结果表明这种速度成像测量方法是可靠的。     

小波变换技术在圆度误差检测中的应用

针对圆度误差非接触检测过程中原始信号包含多频率成分的特点,提出采用小波变换进行信号的滤波处理。介绍了小波理论及快速变换算法的基本原理,讨论了运用小波变换分析处理实测信号的具体步骤。推导了基于小波变换的最小二乘圆法评定圆度误差的理论模型。并通过实验说明了小波变换处理圆度误差的方法和效果。     

小波变换在压电陀螺仪信号去噪中的应用

提出了基于小波变换的陀螺仪信号的去噪方法.陀螺仪作为重要的敏感测量器件,其测量信号的精度很大程度上决定了系统的性能.利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,应用Daubechies四阶正交小波(db4)对噪声信号进行多层小波变换,逐层估计小波变换的各层细节信号的阈值,分别进行软阈值滤波处理,然后进行小波逆变换重建信号以达到对信号消噪和恢复的目的.采用该方法可以有效提高陀螺仪噪声环境下的测量精度.     

自适应提升小波在往复机械故障检测中的应用

提出了一种基于信号特征的自适应提升小波方法,即以提升小波为基础,根据信号分解后的熵来选择预测滤波器系数和更新滤波器系数,它克服了传统小波变换的不足,和提升小波只能依据信号特征来设计预测滤波器,而不能设计更新滤波器的问题.该方法用于往复机械气阀的振动信号特征提取,有效地提取了气阀的故障特征信号.实验中采用不同的小波对信号进行降噪性能比较,自适应提升方法设计的小波明显优于实验室中采用的其它小波.     

基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究

通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS(micro electro mechanicalsystem)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路。     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

非平稳信号自适应滤波的小波模型与滤波方法

分析自适应滤波和小波滤波的原理与方法,建立非平稳信号的自适应滤波的小波模型和滤波方法。利用小波变换的多尺度分解,将分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入信号。通过自适应滤波器组能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,是实现信噪分离的最佳滤波方法,具有优良的滤波性能。模型验证和工程实例应用表明,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计。     

基于IIR小波滤波器的涡街流量计数字信号处理系统

涡街流量计被广泛应用于过程工业,但是,由于易受由管道振动和流场扰动等因素干扰,现场测量精度无法保证,测量小流量困难。本文将小波滤波器组应用于涡街流量计信号处理中,研究基于小波滤波的涡街信号处理方法,分析了小波滤波器的幅频特性对信号分析的影响,构造了幅频特性好的IIR型小波滤波器组。本文研制了基于ADSP2181的涡街流量计数字信号处理系统,并进行了气体流量和水流量标定实验,实验结果表明,基于小波滤波的涡街流量计数字信号处理系统有良好的适配性能,性能指标优于常规的涡街流量计处理系统。     

空域相关滤波在下肢表面肌电信号中的应用

针对消噪过程中信号细节难以保留的问题,采用了一种基于小波变换的空域相关消噪方法。通过运用信号小波分解后与噪声的小波系数随尺度变化规律不同的特性,实现了信号与噪声的分离,同时给出了表面肌电信号噪声能量阈值的估计算法。实验结果表明,该消噪处理方法不仅能有效地去除肌电信号中的噪声,而且可以较好地保留肌电信号的边缘特征,为下肢表面肌电信号特征的提取创造了良好的条件。     

基于小波变换mallat算法的雷达回波去噪

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,将小波变换引入雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构,并通过滤波器设计,去除了雷达信号中的噪声。采用Matlab软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好地识别目标信号,具有很好的应用前景。     

Adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain for scanning electron microscope images

Image processing is introduced to remove or reduce the noise and unwanted signal that deteriorate the quality of an image. Here, a single level two‐dimensional wavelet transform is applied to the image in order to obtain the wavelet transform sub‐band signal of an image. An estimation technique to predict the noise variance in an image is proposed, which is then fed into a Wiener filter to filter away the noise from the sub‐band of the image. The proposed filter is called adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in the wavelet domain. The performance of this filter is compared with four existing filters: median filter, Gaussian smoothing filter, two level wavelet transform with Wiener filter and adaptive noise Wiener filter. Based on the results, the adaptive tuning piecewise cubic Hermite interpolation with Wiener filter in wavelet domain has better performance than the other four methods.     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。