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针对轴承振动与噪声源零件识别与检测问题,利用小波包分解的方法来分析轴承的振动噪声信号:根据待测轴承振动信号特点,确定小波包分解的小波函数及分解层数,得到了轴承振动信号在频域的信息;通过构造小波包能量谱来分析各个频段上振动信号的特征,根据各个小波包空间能量值的大小判断轴承振动的剧烈程度;通过小波包重构算法对轴承振动噪声贡献较大的小波包空间进行重构,得到具有较高信噪比的重构信号,便于进行频谱分析。结果表明,本文的检测方法可以较准确的识别出新出厂轴承中振动噪声的主要来源,对于后期实现轴承静音降噪具有重要意义。 相似文献
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为改善新声呐兵听音训练效果,强化噪声样本中与目标属性紧密相关的听觉特征,将处理后的舰船噪声用于听音训练,提高舰船噪声样本利用率。提出的舰船噪声听觉特征增强模型及其实现方法主要包括四个步骤:噪声分解、子带分析、子带加权、噪声重建。首先采用多分辨分解将舰船噪声信号划分为若干子带,对子带进行逐个地听音分析和各种谱分析,选择特征信息稳定且丰富的子带进行强化,选取并微调各子带加权系数,采用多分辨分析理论重建舰船噪声,并根据重建噪声的功率谱、包络谱分析和听音分析结果调整加权系数,进而用于听音训练。仿真分析中,采用听音分析和谱分析比对原始噪声和重建噪声,验证了该方法的合理性和实用价值。 相似文献
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在提升算法及小波包变换原理基础上,构造了基于插值细分的小波SGW(6,6);介绍了基于最优提升小波包基分解的阈值去噪算法,将实测爆破振动信号通过二代小波包分解,对小波包系数进行阈值量化,再对阈值处理后的系数进行重构,成功地实现了爆破振动测试信号中的噪声去除。为将二代小波包变换引入到爆破振动效应分析研究领域奠定了基础。 相似文献
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当前 ,对混凝土质量判断主要依赖于对接收信号的处理。和小波分析相比 ,小波包分析的优势在于其不仅对低频部分进行分解 ,对高频部分也进行分解 ,并能根据被分析信号的特征 ,自适应地选择相应频带 ,使之与信号频谱相匹配 ,从而提高时频分辨率。本文利用小波分析方法 ,对超声接收信号进行小波包分解 ,分别提取各个频率成分的信号特征 ,并对小波包分解系数重构 ,求出各频带信号的总能量。通过构造特征向量 ,进行归一化处理 ,用实验统计方法确定特征值和容差范围 ,通过对不同混凝土试块中传播的超声波进行分析 ,判断出混凝土的内部质量 相似文献
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基于小波包能量谱的结构损伤预警方法研究 总被引:23,自引:1,他引:22
基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性以及系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性.理论分析证明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性.根据瞬态激励的特性提出对激励和响应的时域互相关序列进行小波包分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标.通过一钢筋混凝土板静力承载力的振动试验分析,对板不同受力阶段的损伤状态进行了判别,并与实际损伤程度进行了比较. 相似文献
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基于小波包的振动信号去噪应用与研究 总被引:6,自引:1,他引:6
小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。 相似文献
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针对隧道爆破振动测试信号存在噪声干扰的问题,引入一种基于k值优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)联合小波包分析的降噪方法。首先,引入分解能量差值参数λ,对比爆破振动信号在不同k值条件下经VMD得到的模态分量总能量;基于等能量分解原理对模态数k进行优化分析,并在最佳模态数k下对信号进行VMD处理;在相关系数和方差贡献率双指标下筛选出含噪分量,并用小波包分析手段进行降噪处理;最后,将经降噪处理后的含噪分量与优势分量重构,得到纯净的爆破振动信号。引入的方法兼具VMD及小波包分析的优点,并克服了信号分解过分或分解层数不足的缺陷。结果表明:与现有方法相比,k值优化的VMD-小波包分析联合降噪方法信噪比高,均方根差小,降噪效果良好,并且该法可有效保留原始信号中的细节特征,可以应用于类似隧道爆破信号的降噪处理。 相似文献
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结合显式有限元和小波包分析技术开展了拉索损伤声发射信号特征提取的仿真分析。采用ANSYS/LS-DYNA模拟得到拉索损伤声发射信号的仿真信号,基于小波包能量谱对拉索声发射的有限元仿真信号进行了特征提取,从小波包分解层次、特征频带数量的选择及特征参数的噪声鲁棒性三个方面开展了讨论分析。结果表明:(1)通过选择适当的小波包分解层次,小波包能量谱可以精细地反映信号的特征;(2)选取少数特征频带就能使得小波包能量谱反映声发射信号的特征信息;(3)基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对拉索不同损伤类型的判别。 相似文献
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LIHong-kun MAXiao-fiang WANGZhen ZHUHong 《国际设备工程与管理》2003,8(4):233-238
The local wave method is a very good time-frequency method for nonstationary vibration signal analysis. But the interfering noise has a big influence on the accuracy of time-frequency analysis. The wavelet packet de-noising method can eliminate the interference of noise and improve the signal-noise-ratio. This paper uses the local wave method to decompose the de-noising signal and perform a time-frequency analysis. We can get better characteristics. Finally, an example of waveletpacket denoising and a local wave time-frequency spectrum application of diesel engine surface vibration signal is put forward. 相似文献
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为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。 相似文献