基于小波变换的故障信号分析与检测

讨论了小波变换及其基本性质，探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法，在不同尺度上分析和处理信号的各种频率分量，使信号的奇点，突变点放大，提高信号的分辨率，信噪比。研究小波分析在机械工程信号处理中的应用，提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术。利用介绍的模极大值多尺度小波变换的方法，较有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点，对在线故障诊断进行了有益的探索。     

基于离散小波变换的输电线路故障检测研究

针对输电线路故障检测问题,文中提出了一种利用小波变换检测高阻抗输电线路故障(HIF)的新方法,采用基于离散小波变换(DWT)的多分辨率信号分解(MSD)中系数的绝对值,结合故障指示器和故障判据来检测输电线路中的HIF,该方法对故障类型、故障起始角、故障电阻和故障定位具有较强的鲁棒性。在典型的400kV输电线路系统的各种故障条件下测试了所提出方法的性能。     

一种基于小波的单相接地故障检测方法

架空高压线单相接地故障信号是奇异信号,利用小波变换的时频局部化性质,可有效地检测该奇异信号。搭建了一个简单的架空高压线输电线路模型,将产生的单相接地故障信号进行小波变换,分析得出故障发生的起止时刻;提出一种基于DB10小波的单相接地故障信号的检测方法,用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,此方法在准确快速检测该奇异信号,同时可最大限度地减少信号的损失,简化硬件检测电路,易于实现。     

小波变换边缘检测特性分析

本文一改以往的以仿真的感性效果作为信号边缘检测质量的效果评价方法，提出小波变换边缘检测定位精度和抗噪声能力量化分析方法，基于小波变换的边缘检测算法，物理意义上是一个先进平滑，再进行边缘检测的过程，其边缘持性与边缘类型和尺度大小有关，随尺度增大，定位偏差增大，反映了小波变换局部化特征强弱对边缘检测特性的影响，本文给出了不含噪声和含有噪声情况下，典型边缘定位精度的量化表述。     

故障信号的分析与检测方法

讨论了小波变换及其基本性质,探讨了基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法。在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点被放大,成为诊断故障信号的手段。     

基于小波网络的传感器故障检测

针对常规BP网络存在的问题,在小波网络的基础之上将其结构进行改进,提出复合小波网络,代替BP网络用于传感器的故障检测.为避免由于传感器输入信号突变引起的传感器输出与观测器预测值产生较大偏差而导致的误诊断,提出将检测方法加以改进.仿真实验表明,复合小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快、预测精度高,更适用于故障检测;采用了复合小波网络的改进的检测方法既提高了检测的快速性,又提高了可靠性.     

小波变换用于信号突变的检测

本文介绍了小波变换用于信号突变的检测原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例，在文中得到验证。理论与实验表明，利用小波变换检测基音与传统方法相比具有独到之处。     

基于小波脊线-Hough变换的LFM信号检测

线性调频(LFM)信号是现代雷达广泛使用的一种大时宽-带宽积的低截获概率信号,根据线性调频信号的小波变换特性,小波脊线与瞬时频率的对应关系,提出了一种检测线性调频信号的联合小波脊线-Hough变换方法,该方法首先计算信号的小波变换,得到二维时-频能量分布图,采用脊算法提取信号的小波脊线,然后在小波脊线时-频平面上再进行Hough变换,从而检测噪声中的线性调频信号并估计信号参数.仿真结果证明,此方法可有效地对线性调频类信号进行检测,并且有较好的抗噪声性能.     

小波变换用于信号突变点的检测

小波分析的形成是傅里叶分析发展史上里程碑式的进展，小波分析优于傅里叶变换的地方在于它在时域的频域同时具有良好的局部化性质。本文在简单介绍小波变换的基础上，着重介绍了小波变换用于信号突变的检测原理。计算机模拟结果表明，小波变换理论在信号突测中是非常有效的。     

基于小波变换的局放信号检测与提取

为提高局放信号检测的准确度，确保电力设备故障诊断的有交性和可靠性，利用连续小波变换对背景噪声较强的的局放信号进行多尺度分解，在某些尺度下，使局放信号明显增强，用阀值比较就可以有效地检测并消除噪声干扰。实验和仿真结果表明，选取合适的小波函数就能有效地抑制噪声干扰并完成对局放信号的检测和特征提取。     

基于小波变换的水天线提取算法研究

文中提出了一种基于小波变换的复杂背景下受强杂波、噪声污染的水天线的检测算 法。该算法利用了小波变换的多尺度特性,将要检测的图像进行多尺度小波变换,再采用多尺度边缘匹配,将不同尺度的输出集成为一个简单边缘图像。仿真试验结果表明,该方法可较强的抑制强杂波背景和强噪声的干扰,能有效检测出复杂海面背景中的水天线。     

小波分析在信号奇异性检测中的应用

研究了信号的奇异性检测问题。给出小波变换和信号奇异性的关系,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,利用小波分析构造故障诊断所需的特征因子（或直接提取对诊断有用的信息）,从而将该方法推广到各类冲击响应信号的奇异性检测中。最后给出一个实例进行验证。     

基于小波奇异性的故障诊断

小波变换具有良好的时-频特性,能在不同尺度上分析和处理信号的各种成分,使信号的奇点、突变点放大,提高信号的分辨率、信噪比。因此可以有效地用于电力电子系统故障诊断。在介绍小波变换信号奇异性检测原理的基础上,对电力电子系统奇异性故障信号使用Matlab进行仿真。仿真结果表明,小波变换在故障诊断中有着广泛的应用前景。     

多尺度小波包变换在弱信号检测中的应用

文章在双模噪声背景下,为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力对双模噪声中弱信号进行检测。理论分析和仿真结果表明,小波包检测系统不仅具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越。     

基于DSP和小波变换故障诊断检测的研究

讨论了交-交变频调速系统故障诊断的重要性,在当前的检测方法研究的基础上,提出了基于DSP和小波分析的变频调速系统故障检测方法,建立了故障诊断系统;充分利用了DSP强大的数据处理功能,以及小波分析所具有的对非平稳信号的分析处理能力;实验证明该方法适用于变频调速系统的故障诊断。     

基于小波包变换的双模噪声中信号的检测

以一类非高斯噪声———双模噪声为背景噪声,利用小波包变换良好的时频分析能力,对双模噪声的统计特性进行了研究,在此基础上,将经典最优检测器的结论推广到背景噪声为双模噪声的情况,提出了基于小波包变换的双模噪声中信号的检测方法。他是对传统的双模噪声中信号处理的完善与补充,仿真结果表明,该方法要明显优于经典检测。     

应用小波变换和双谱方法实现弱信号检测

为提高微弱信号检测概率,提出了一种应用小波变换和双谱分析的方法。利用小波变换减少大部分随机噪声,提高信噪比,再进行双谱分析,获得比功率谱更丰富的信息,抑制高斯噪声,提高检测概率。通过模型计算和验证,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

基于小波分析的蜗轮蜗杆减速器故障诊断系统

随着蜗轮蜗杆减速器的广泛应用，其故障类型表现为复杂化和隐蔽化，这不仅会带来巨大的经济损失，甚至威胁工人的生命安全。为解决这一问题，提出了基于小波分析的蜗轮蜗杆减速器故障诊断系统，系统在模拟减速器真实工作情况的基础上，采用LabView编写故障诊断系统，实现对振动信号进行采集与显示、小波分析以及离线故障诊断，实验结果表明，文中提出基于小波分析的蜗轮蜗杆减速器故障诊断系统，能够较好地实现蜗轮蜗杆减速器故障的实时诊断，适用于蜗轮蜗杆减速器技术研究和安全应用等领域。