基于Harr小波变换的集成块引脚位置偏差检测

集成块引脚的位置检测是集成块外观检测中必不可少的一个环节,本文提出了基于Ｈａｒｒ小波变换的大型集成块引脚位置偏差检测方法,当Ｈａｒｒ小波的尺度与引脚宽度相当时,小波变换结果中的零值点可用于确定引脚的中心线。该方法具有快速和精度高的特点。实验证明,该方法可达到４０分之一像素的精度。     

基于线调频小波变换的旋转机械故障诊断

小波变换在设备故障信号处理中得到广泛地应用,然而,小波变换只能消除白色噪声,对有色噪声不起作用.线调频小波变换统一了短时Fourier变换和小波变换的时频分析,是信号的时间-频率-尺度变换,能根据信号的特点自适应生成新的时频窗口.它不仅具有小波变换良好的时频局部性特点,而且它的时频窗口比小波变换的时频窗口更加灵活.本文应用线调频小波变换对旋转机械故障信号进行消噪,效果明显.     

小波尺度谱在振动信号分析中的应用研究

尺度谱受Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ测不准原理的极限制约，在小尺度（高频段）的频域集中性不是很好，另外还会有干扰项的影响。这些给对尺度谱的分析带来了一定的影响。尺度谱再分配方法可在一定程度上提高尺度谱的集中性，并削弱干扰项，使尺度谱容易理解。用尺度谱和重分配的尺度谱对旋转机械的两种典型故障：转子径向碰摩、联轴节不对中的试验数据和一机组的实测数据进行了分析，和频谱分析进行了比较。结果表明尺度谱不仅能够显示振动信号的时频特征，而且能够很好的表现信号中一些能量相对较小的分量，利于提取早期故障特征。     

低噪声轴承异音的小波包分析法

运转中的异常声音是国产低噪声轴承的重要质量问题。理论分析并实例说明了峰值、峰值因数等轴承振动时域统计参量可以判定低噪声轴承有无异音，但不能给出更多的信息，基于时频分析的短时傅里叶变换对异音的描述和分析也存在着原理上的不足，而小波包变换能对异音进行准确判断和时频域描述。研究结果对评定、检测轴承异音，分析研究轴承异音产生的物理本质和规律，减轻并最终消除异音具有实际的指导意义。     

基于小波变换的齿轮箱振动信号降噪处理

应用了小波变换理论和小波降噪的原理,对齿轮箱的振动信号进行了小波降噪处理,有效的从含有噪声的齿轮箱振动信号中提取出该信号更加准确和真实的故障特征,从而为提高齿轮箱故障诊断的准确性以及检测齿轮箱的早期微弱故障信号提供了重要的参考价值。通过对仿真信号的降噪处理,然后进行FFT变换,并且和没经过信号降噪处理就进行FFT变换的对比,显示了小波降噪的优越性。最后通过对齿轮箱的实际振动信号的降噪处理,进一步表明了小波降噪在消除噪声干扰方面有效性。     

基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断

为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈值滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和实测信号分析表明,这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量,在齿轮故障诊断方面取得了较好的应用效果。     

乘用车发动机曲轴位置传感器的工作特性

借助小波对小排量TU5JP4发动机ECU控制转速系统中磁感式曲轴位置传感器进行了转速工作稳定性分析。首先,对曲轴位置传感器测转速失效问题,提出在同一信号轮上布置两个曲轴位置传感器以提高曲轴位置传感器工作稳定性方案。之后,基于小波变换信号突变点检测的融合滤波算法,用该算法对采集到的两组曲轴转速信号作融合滤波处理。结果表明,该算法能有效检测到曲轴转速传感器是否符合失效模式,并能有效滤掉周围噪声和震动,得到曲轴位置传感器采集转速数据稳定性的一种方法。     

小波包时频分析及其特性

在两种典型的非平稳信号分析方法--小波包变换与短时傅里叶变换的基础上,综合两种方法的优点,提出了小波包时频方法.建立了相应的小波包时频分量谱、小波包时频分量幅度谱、小波包时频谱、小波包时频幅度谱等概念.证明了小波包时频分析的能量守恒性,形成了一套较完善的分析体系.算例表明,该分析方法在诊断奇异、检测信号深层次细节等方面具有一些独特性质.     

融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲分离方法

针对单通道振动信号盲源分离是一个病态问题,且传统的振动信号盲源分离方法往往忽略信号的非平稳性的问题,提出了一种融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲源分离方法。首先利用小波分解与重构将单通道信号转化为多通道信号,解决了盲源分离的欠定问题;然后利用基于时频分析的盲源分离算法分析非平稳信号,得到源信号的估计信号,实现了非平稳信号盲源分离。仿真和实验结果表明,该方法可以有效地解决单通道非平稳振动信号的盲源分离问题。     

小波分析突发故障中小波基的选择

小波变换是一种日益获得广泛应用的信号分析方法,它在时域和频域同时具有良好的局部化特性,能够很好地反映瞬态信号的特征,为诊断以非稳态信号为特征的机械故障提供了有效的分析手段。然而,由于小波变换没有固定的基函数,不同的基函数具有各自的特征,而且缺乏可比性,因此在故障诊断中,如何选择小波基,便成了一个棘手的问题。本文从应用的角度简述了小波变换中小波基的选择方法,并给出了应用实例。     

运行转子径向振动的小波信号监测

针对运行转子径向振动的信号监测，介绍了小波分析的基本原理，提出了运行转子异常信号检测的原则。利用该原则，本文对实际转子运行的径向振动信号进行了小波信号监测分析，得出了较好的结论。     

Harmonic Wavelet Packet Analysis of Friction-Induced Vibration

Friction and wear tests of a piston ring against the cylinder of a marine diesel engine were conducted on a pin-on-disc tester. The vibration signals under different wear conditions were studied utilizing the discrete harmonic wavelet packet transform (DHWPT). It was shown that the weak friction-induced vibration signals could be extracted using the DHWPT. When the wear behavior is mild, the friction-induced vibration is linear. When the wear behavior is relatively severe, the friction-induced vibration changes from linear to nonlinear. When the wear behavior is more severe, the friction-induced vibration is nonlinear.     

小波分析用于机械系统突发信号在线检测

近年来引起各领域广泛关注的小波分析理论,以其良好的时频局部化功能提供了一种瞬态信号的分析方法,但单纯基于此算法的软件往往缺少对于突发性信号的自适应能力。神经网络则具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习功能。本文将此二者结合,以神经网络原理和现代数学小波分析为依据,提出了基于神经网络思想的小波分析;改进原有算法,以自编C程序识别工程技术测量中遇到的突发故障与噪声,并在强噪声环境中机械系统的突发信号实测中获得成功。     

基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断

小波包是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法,解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果.测试了齿轮传动系统在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮故障特征信号,得到试验结果.通过比较时域分析、频域分析和小波包分析对齿轮振动信号进行的特征提取,...     

基于小波分析的齿轮箱振动信号消噪处理

基于小波变换具有良好时频分析的特点,介绍了小波变换用于去除噪声的原理和方法,建立齿轮箱齿轮人工点蚀故障模拟实验台,通过Matlab对故障振动信号进行小波分析,并且和没有经过信号消噪就进行小波分解进行对比,从而得出对含噪声的非平稳信号进行消噪,再进行小波分解可以较好的提取齿轮点蚀故障特征频率的结论。     

基于小波分析技术的通风机振动故障诊断研究

提出了风机故障诊断的小波频带分析技术,与傅立叶分析技术进行了比较,指出小波频带分解技术在本质上具有比Ｆｏｕｒｉｅ 分析技术更大的优越性。     

Vibration Analysis of Vehicle Floor Panel Using Hybrid Method of FEM and SEA

In order to improve the mass efficiency of an automotive soundproof package, it is important to predict the middle to high frequency range of noise and vibration during vehicle operation. A hybrid method of experimental and analytical SEA （statistical energy analysis） has been applied for the prediction of air-borne noise. However, for predicting structure-borne noise, there are no definitive simulation methods that can address the soundproof specifications in an actual vehicle. Thus, in this paper, a FEM （finite element method）＇SEA hybrid method is used. The FEM＇SEA hybrid method predicts structure-borne noise in the middle to high frequency range. First, we explain the basic concept of the FEM＇SEA hybrid method; Second, we describe our experiment to verify the analytical results of the FEM＇SEA hybrid method; Third, we provide the details of the FEM model versus the FEM＇SEA hybrid model; Finally, we verify the validity and availability of the FEM＇SEA hybrid method through comparisons of the FEM analysis results, FEM-SEA analysis results and measured results.     

一种新的实时小波分析

叙述了多分辨分析的定义后 ,分析了Mallat塔式算法的特点及不能用于实时分析的不足。针对Mallat算法的结构及小波函数有限支撑的特点 ,提出了对Mallat算法进行改进的垒墙式算法。新算法的信号处理不再是自底至顶进行 ,而是按信号顺序进行 ,从而可实现信号的实时处理。     

用于振动主动控制的传感器

介绍了振动主动控制中几类常用传感器的工作原理、结构特点及适用范围。     

基于小波包变换的复合材料拉挤多腔板振动检测

复合材料拉挤多腔板在线生产时有时会产生缺陷,导致生产线故障甚至全面停车,因此需要对在线生产的复合材料进行实时无损检测.为此,采用敲击测试的方法,获取振动信号,利用小波包分析对敲击振动信号进行多层分解,分解后的频带能量作为特征向量.把经过归一化处理的特征向量用支持向量机(SVM)进行分类识别.经过实验验证,识别率达到10...