基于连续小波变换的Hilbert包络线松动部件定位方法

本文结合时-频域信号处理方法,在对冲击信号进行连续小波变换(CWT)的基础上,采用计算信号Hilbert包络线极大值的方法确定冲击信号的到达时间,并应用于网格定位。研究结果表明,该方法具有较高的定位精度,对小质量的松动部件能准确地定位其位置,且具有较好的抗噪能力。     

小波变换在松动件检测系统报警中的应用研究

研究了小波变换在松动件检测系统(LPMS)报警中的应用。在分析LPMS中产生误报主要原因的基础上，结合小波时-频域分析特点，提出了基于小波均方值报警理论，并以秦山核电站一号机组为例，选择相对噪声较小的尺度作为报警基准，能有效地抑制背景噪声对报警的影响。该文提出的RMS阈值和RMS时间宽度阈值的双阈值小波报警算法，使得报警更加可靠。     

小波变换在输油管道泄漏检测和定位中的应用

利用基于小波变换的负压波法,对输油管道的压力信号进行奇异点检测,利用检测到的奇异点进行泄漏的定位,经实际验证效果良好.分析了基于小波变换的负压波法在输油管道泄漏检测和定位中的优缺点,为进一步研究输油管道弱泄漏提供了参考依据.     

小波变换在突变信号识别中的应用

小波变换具有识别转动机械振动突变信号的特性。小波变换改进的单子带算法能有效识别第一类突变点,但对于第二类突变点却无法有效识别。进一步的研究发现,单子带改进算法对一些不需要的点作置零运算时,由于没有合理的过渡,使得对置零后的信号再进行傅里叶反变换时带入了许多噪音,造成对第二类突变信号无法有效识别。针对该问题,通过引入过渡函数,提出了进一步完善的单子带重构改进算法,解决了第二类突变信号的识别问题,并应用相关实例——泵刚度突变仿真数据进行分析,验证了方法的有效性。     

基于小波变换的核磁共振FID信号的去噪方法研究

以医用核磁共振自由感应衰减(FID)信号的去噪处理为研究目标,基于小波变换技术,分析了有效信号和噪声的小波变换特性,针对三种去噪方法--模极大值、阈值收缩和平移不变,提出了改进方案,并以阈值收缩去噪方法为例,对临床获取的神经胶质瘤病例的大量数据样本进行了去噪、分析实验,探讨了适用于本类FID信号去噪处理的小波基函数、分解参数、分解层次和阈值策略的选取方法,通过实验建立了最优选取方案.实验结果有效地验证了新方案良好的去噪性能.本研究对于医用磁共振数据的高效处理具有很好的参考价值.     

小波变换在快堆蒸汽发生器声学泄漏检测中的应用

根据在清华大学液态金属实验室实验钠回路上得到的实验数据，采用基于小波变换的奇异性检测理论进行快堆蒸汽发生器水／水蒸气泄漏的故障诊断研究。结果表明：此方法使得声学泄漏探测系统的灵敏度得到了提高，且对泄漏发生时间的定位十分准确，是快堆蒸汽发生器水／水蒸气泄漏检测的有效方法。     

小波变换与傅立叶变换在γ能谱降噪处理中的比较研究

介绍了小波变换与傅立叶变换的基本原理,对γ能谱降噪引入了小波变换方法并将其与傅立叶变换方法做了比较,针对^60Co的γ能谱分别用小波变换方法和傅立叶变换方法进行了噪声消除。MATLAB语言仿真结果表明,基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比具有较高的精度,应用于γ能谱降噪是非常理想的。     

用小波非线性阈值滤波法检测反应堆松动件冲击信号

在分析反应堆松动部件冲击信号噪声基本特征基础上，利用小波非线性圃值滤波方法对冲击信号的提取进行了研究。结果表明：利用小波非线性阈值滤波方法能较好地检测在随机噪声下的冲击信号，并能保持信号的波形基本不变。     

基于小波变换的图像增强方法在射线无损检测中的应用

基于小波变换的图像增强技术引入射线无损检测(NDT)图像处理中,并通过实验证明该技术对常规的射线NDT图像有很好的降噪效果,其处理后的图像质量明显优于一般常规方法。     

小波变换及其在γ能谱去噪处理中的应用

为了利用小波变换对HPGeγ谱仪测量的γ能谱进行消噪处理,首先论述了小波变换基本原理以及一维信号消噪过程中小波函数、分解层数、阈值函数以及阈值规则选取方法,然后结合已测的137Cs、140Laγ能谱所固有的噪声特性,采用小波工具箱对其进行了消噪处理.消噪结果与MCNP仿真计算结果进行了比对,计算了两者之间绝对误差的2范数,对比曲线图表明两者相当一致.     

基于小波的突变信号识别方法及应用研究

小波的空间局部性使它能聚焦于信号的局部结构,用来确定信号的突变性位置。但进一步研究发现,小波变换改进的单子带算法虽能有效识别第1类突变点,但对于第2类突变点却无法有效识别,且二进离散小波变换的快速算法还存在频率混淆等问题。通过深入研究提出了引入过渡函数的单子带重构的改进算法,解决了第2类突变信号的准确识别问题,通过相关实验验证了该方法能较好地解决主泵转子刚度突变等信号的有效识别问题。     

高速旋转机械用消除频率混叠现象的小波变换算法研究

高速旋转机械由于其工作转速高、控制精度高,其故障信号又属于微弱突变信号,造成常规监测方法准确率偏低,成为制约高速旋转机械故障监测进一步发展的最大障碍。本文设计了一种消除小波分解和重构过程中产生的频率混叠的算法。该算法利用傅里叶变换和傅里叶逆变换构成Mallat小波变换在分解和重构过程中所需的严格正交镜像滤波器,从而达到Mallat小波变换过程中必须具有的理想截止特性,最终去除掉多余的频率成分。利用改进前后的小波算法对实际信号进行分析,结果表明,本文设计的Mallat小波变换改进算法可消除信号分析中出现的频率混叠现象。     

基于SWT和Hilbert的密封磁阻马达式CRDM振动信号去噪

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号采集过程受到噪声干扰的问题,提出了小波半软阈值（SWT）和Hilbert变换法相结合的去噪方法。该方法首先利用小波半软阈值算法在时频域对滚轮振动信号进行降噪处理,然后进行Hilbert变换求出其包络谱,分析寿命试验与缺陷验证试验中不同的滚轮振动信号。试验结果表明,该方法可有效消除噪声对振动信号的干扰,证明了小波半软阈值与Hilbert变换相结合的方法在驱动机构滚轮状态识别和故障诊断中的有效性,为驱动机构的状态判别提供了理论支持。     

复合粘接结构电磁超声脱粘检测实验研究

针对钢板/橡胶粘接结构的脱粘检测需求,利用电磁超声检测无需耦合剂的特点,搭建了电磁超声检测系统。该系统利用Ritec-SNAP 5000产生高频正弦波激励电磁超声换能器(EMAT),在试件的上表层形成超声波,避免了声波在耦合剂与高波阻介质接触界面发生的全反射,提高了声波的透射率。针对检测信号脱粘特征不明显的问题,应用小波分解法对信号进行分解、重构,提取了其功率谱估计结果作为信号脱粘特征参数进行定量分析。实验表明,该方法可有效地判断出界面是否脱粘,提高了电磁超声检测的准确性与可靠性。     

基于自适应阈值的小波包在松动部件信噪分离中的研究

研究了反应堆主回路系统背景振动噪声的特点。在传统松动部件信号提取方法的基础上,利用对小波包系数加入时间窗的方法实现对去噪阈值进行自适应选取。同时采用了一种新的阈值处理函数对含噪声的松动部件冲击信号进行去噪处理,并对模拟实验装置上采集到的钢球冲击信号进行分析。实验结果表明,本文提出的方法能有效跟踪背景噪声强度的变化,有效抑制背景噪声,准确识别松动部件冲击信号,提取相关特征。     

Development of a false alarm free, Advanced Loose Parts Monitoring System (ALPS)

An Advanced Loose Parts Monitoring System (its acronym is ALPS) has been developed and installed on each unit of the Paks Nuclear Power Plant, Hungary. ALPS uses sophisticated methods to identify the events hidden in the quite extensive background noise of nuclear power plants. A classification algorithm based on an expert system, which is trained during the start-up period of each fuel cycle, helps to improve the false alarm rate. Thus the false alarm rate was reduced to a minimum, statistically below 1%. In practice, even the remaining “false alarms” were identified to be originating from other noise sources using ALPS. The main principles of ALPS are presented. It is demonstrated, that even weak signals, comparable with the resolution of the analog-digital board, i.e. comparable with detection noises, can be identified at high certainty. Other events like vibration of the shaft of motor operated isolating valves have been identified by ALPS. Furthermore, experiences gained during the installation period are also discussed.