基于音频信号频谱分析的混合光效设计与实现

频谱分析可快速提取信号特征,由于快速傅里叶变换（FFT）具有快速、高效的特性,可以大大降低离散傅里叶变换（DFT）中的运算量,因此被应用于频谱分析中．以FFT为基础,针对采集的音频信号对算法中的倒序住和蝶形运算进行优化,然后利用优化后的算法对不同格式的音频信号进行频谱分析．通过微控制器,利用串行外围设备接口（sPI）协议对SD卡或u盘等物理介质上的多种数字音乐文件进行读取,然后利用音频译码器将数字信号转换为模拟信号进行播放．在播放音乐同时,利用A／D转换器采集模拟信号,利用优化的Fvr算法对其进行分析、提取特征值,然后通过微控制器和脉冲宽度调制（PWM）技术,产生不同占空比的脉冲信号,进而驱动多种色彩的发光二极管（LED）实现多种灯光的动态混合效果．     

用单片机分配和控制音频信号

在大型建筑内公共广播系统的改进中,采用8031单片机系统,对16路防火分区,在背景音响广播与火警呼叫两种情况下,实现对功放输入/输出端的自动配置,随时巡检各楼层的安全状况.具有各层功放输入/输出端自动切换和相关楼层火警呼叫的功能;一旦发生故障则进行功放自动切换.     

基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析

本文利用小波变换和能量特征值对汽车齿轮箱振动信号进行特性分析。利用小波变换的分解和重构算法,对小波系数进行系数-能量计算,提取系统的特征信息,对汽车齿轮箱的故障进行诊断,及时发现齿轮箱的早期故障,提高汽车运行的安全性。仿真研究结果表明用小波变换在故障信息诊断方面是可行的和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

飞机超速音频警告信号的提取与特征分析

为了弥补用传统舱音分析方法获取舱音背景声的特征不准确性,根据计算机音频原理和舱音译码系统,从飞机舱音记录器(CVR)记录的多种舱音信号中提取出了超速音频警告信号,得到超速音频警告简单特征;根据小波理论,找出了适合精确分析超速音频警告特征的一维离散多尺度小波分析方法,得到了信号的详细特征;经过小波系数分析,确定了超速音频警告最大幅值在CVR中精确位置.应用表明:文中研究方法和研究结果对调查飞机事故具有一定的指导价值.     

基于超声信号的轴承润滑状态监测研究

介绍了一种基于超声信号的轴承润滑状态监测与故障识别的方法。通过对不同润滑状态下轴承发出的超声信号特征的提取和分析,研究基于超声信号轴承润滑状态监测与故障诊断的可行性。试验结果显示超声信号幅值直方图可以反映轴承的润滑状态;超声信号幅值与轴承故障程度呈线性关系;不同故障状态下超声信号的特征分析显示有效值和排序熵可以作为特征用于轴承故障的自动识别。     

二进正交小波变换在音频信号压缩中的应用研究

小波变换是通过伸缩和平移的思想，采用变化的时间窗，使得在时间域和频率域都可达到较高的分辨率．利用小波的多分辨率分析特性对音频信号进行压缩处理．仿真结果表明，这种方法具有压缩比高、压缩速度快、解码后能保持音频信号的基本特征等优点．     

基于电流信号的刀具磨损状态监测方法研究

为了降低因刀具失效而出现的工件报废和设备损坏的概率,进一步提高数控机床无故障运行效率,使用电流传感器采集变频器输入侧的电流,并利用三相畸变线电流计算其平均有效电流值。将平均有效电流值信号和传统RMS有效电流值信号分别进行时域、频域和时频域的分析,通过对比,验证本文所提出方法可以很好地对刀具磨损状态进行区分,证明其适用性。采用工控机主板、数据采集卡以及霍尔电流传感器等搭建硬件平台,以Qt作为软件开发框架,设计制作一套刀具磨损状态监测系统,并在数控加工中心进行试验验证。结果表明,所设计的监测系统能够在一定程度上反映刀具磨损状态并进行预警,该监测方法有效。     

用于机械状态监测的振动信号的非平稳建模

以往开发的绝大多数故障诊断算法基于数据的平稳性假设,没有考虑机械某一运转周期内的时间相关细节特征。本文针对特定对象强调了非平稳模型用于信号分析的必要性,讨论了模型的时变,耐不变算法及相应的特征提取、工况判断过程。本文引入正交变换,一方面实现了数据的大规模压缩,另一方面完成了代表正常工况的母体模型的建立;其次,借助于模式识别理论的相似性判据得到对多个特征定量监测的方法。一关于柱塞泵振动监测的实例说明了方法的应用过程。     

基于声发射信号的柴油机排气阀故障诊断试验研究

气阀的撞击和气体压力的冲击均会产生声发射信号,声发射信号的频率范围宽,信息量丰富,在无损检测领域已得到了广泛应用,将声发射传感器引入柴油机排气阀的故障监测诊断中,以WP10.240N型柴油机为研究对象,搭建试验测试平台,模拟3种类型的排气阀故障,通过试验研究了柴油机气阀在不同状态下声发射信号特征,提取了与排气阀故障相关的特征参数,探索了基于声发射信号的柴油机气阀故障诊断的可行性。     

小波神经网络技术在柴油机声信号处理中的应用

提出了利用小波分析和神经网络技术处理柴油机工作时产生的声信号,以对柴油机 进行故障诊断的方法．在实验台上模拟了喷油器的多个故障,并对柴油机工作时在汽缸盖 上方采集的声信号,利用小波分析和神经网络技术进行了详尽的分析,对各模式进行了成 功的判别．对利用声信号对柴油机进行故障诊断这一未成熟领域,在声信号的处理方法上 做出了成功的探索．     

一种改进的间歇过程故障诊断方法

针对单一故障诊断方法对间歇过程故障诊断效率和准确率低的缺点,提出将快速独立主元分析(FastICA)与递推最小二乘支持向量机(RLSSVM)相结合的集合型故障诊断方法 FastICA-RLSSVM。利用FastICA对非高斯间歇过程数据快速提取特征分量,通过RLSSVM对该时变过程进行快速分类。为验证该方法的有效性,将该方法应用于青霉素发酵过程故障诊断,并与提升小波—递推最小二乘支持向量机(LW-RLSSVM)方法进行对比分析,实验结果证明FastICA-RLSSVM诊断间歇过程故障准确率高,适应性好,分类效果稳定。     

基于故障字典的运载火箭控制系统 的故障诊断方法

研究了基于故障字典的运载火箭控制系统故障诊断的技术策略和实现方法,提出了故障字典的知识组织和表示方法及相应的推理机制,并以某型运载火箭姿态控制系统伺服机构为具体对象,对上述方法进行了应用。     

JSZ—1型机械故障声发射诊断仪的研制

论述了ＪＳＺ－１型机械故障声发射诊断仪的研制和该仪器的声发射原理及其用８０９８单片机实现该原理的方法，并介绍了该仪器的实际及应用中所遇到的问题及今后研究的方向。     

基于时频消噪TFPF和时频分布MBD的轴承早期故障诊断

噪声是影响轴承、齿轮等机械设备早期微弱故障特征正确提取的主要因素,利用新颖的时频峰值滤波技术TFPT有力的噪声消减特性,将PTFT与改进的时频分布MBD相结合,提出了时频峰值滤波TFPT-时频分布MBD的故障识别新方法,即应用TFPF消减振动信号的随机噪声作为时频分析的前置处理,对消噪的故障信号作MBD时频分析来识别故障特征,给出了时频峰值滤波时频分布的故障诊断模型。诊断实例的分析结果表明了与传统的MBD的故障特征提取相比,提出的改进方法更易提取出强噪声背景下的轴承早期的微弱故障,具有明显的可诊断性和实用性。     

基于T-S模糊神经网络的汽车故障诊断的研究

该文根据模糊神经网络的特性结合汽车故障诊断的技术,根据监控排放标准,采用个人手持式故障诊断仪获取数据流,T-S模糊逻辑与神经网络结合,训练模糊神经网络,进行故障诊断。使用误差反馈算法和模糊理论训练神经网络,根据训练完成的T-S模型对汽车防抱死系统故障进行诊断。体现了其诊断的准确性强和适用性广的特性。     

压力传感器在汽车检测系统中的故障诊断与分析

汽车的油压、进气支管压力是反映汽车运行状态的重要参数。论文从压力传感器的角度出发,研究汽车上的油压传感器、进气支管压力传感器的原理及维修方法,探讨一种新的集成总线,使传感器与计算机联接,通过计算机控制汽车发动机,以反映汽车运行情况。     

汽车故障自诊断系统及其在汽车维修中的应用

汽车技术的发展愈来愈呈现出电子化的趋势,传统的维修诊断方式已远远不能满足汽车技术飞速发展的步伐。对汽车电子控制自诊断系统进行了深入的阐述。重点介绍汽车故障自诊断系统的基本工作原理,汽车故障自诊断系统在汽车维修中的应用,如何读取故障码,并简要介绍汽车故障自诊断系统使用注意事项。