小波基分解弹体振动信号的侵彻过载重构方法

硬目标侵彻引信仿真系统中,需要提取实测过载信号内的弹体振动信号,将其加载到仿真过载信号中,为外设测试系统提供真实的信号源。将非平稳实测过载信号导入计算机,应用MATLAB的小波工具,采用二进制动态采样网格,将实测过载分解到相邻的不同频段,提取弹体振动信号。将弹体振动信号作为噪声,叠加到有限元仿真模拟曲线上,满足完全重构和一般窗函数的约束条件下重构过载曲线。计算不同小波基的重构误差,综合考虑分解图和重构误差后,最终确定最优小波基。     

重载铁路货车轴承突发性损伤类故障检测

重载的铁路货车滚动轴承极易出现损伤类故障,因故障的突发性使得振动信号具有非线性、非平稳的特性,且振动信号极易受非检测部位振动的干扰,而使得有效信号不易被提取,传统的基于傅里叶变换的检测方法无法有效将非平稳的振动信号中的干扰去除,造成最终的检测准确率不高的问题。为了提高检测准确率,提出基于小波包的检测方法,首先针对振动信号的非平稳特性采用小波滤波有效去除其中的干扰,然后通过最小二乘支持向量机提取出非平稳振动信号中的故障特征信号并完成故障检测。实验表明,这种方法能够有效去除振动信号中的干扰,并准确检测重载铁路货车上的滚动轴承损伤故障。     

基于小波消噪的柴油机缸盖振动信号分析

在柴油发动机试验过程中,为消除测量信号中各种噪声和干扰的影响,减少测量数据试验偏差,保证试验数据的正常使用,采用小波进行信号消噪.基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--柴油发动机振动信号进行降噪分析研究,提出了适合这类信号降噪的分析方法,并通过对试验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.     

小波分析在化学信号处理中的应用

小波分析具有其它许多信号处理工具所不具有的优点,它可同时提供信号在时域和频域的特征,具有分辨率高,结果准确度高的特点,广泛应用于化学信号的平滑滤波、数据压缩、重叠信号的解析方面。本文介绍了小波分析的基本原理及其在化学分析中的应用。     

基于振动法的变压器在线故障诊断的研究

通过对变压器器身的振动信号进行实时监测,并利用小波分析方法对信号进行处理,提出信号的特征向量,与正常状态下的向量相比较,实现变压器的在线故障诊断。     

机械振动信号处理方法研究

信号故障特征的提取是机械故障诊断的重要依据,为提取信号故障特征,需对振动信号进行处理。对振动信号分析和处理方法的研究一直是机械故障诊断领域最重要研究方向之一。目前常用的信号处理方法主要分为时域分析、频域分析、时频分析三大类,由于工程现场拾取的振动信号一般均为非线性、平稳信号,因而数学形态学方法、短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄变换更适于处理这类信号,然而这些方法还存在着各种问题。本文主要对这些方法的特点进行了概述、分析和对比,最后给出了总结展望。     

织机声信号瞬态特征分析方法

提出了一种采用Ｍｏｒｌｅｔ小波变换实现织机声信号分析的方法,并藉助高速信号处理器和微机系统予以实现。对典型织机声信号进行了小波变换分析,获得了典型织机声信号的三维小波变换谱。实验结果表明,该方法是有效的。同短时傅里叶变换分析法相比较,织机声信号的小波变换分析法具有较好的分析性能。     

故障轴承振动信号的小波包络谱分析

故障轴承的振动信号由于冲击的影响，表现出非平稳性。小波分析作为一种新的时一频分析手段，对轴承的振动信号进行小波分解，将分解系数进行希尔伯特包络处理，实验信号分析表明，在包络信号的功率谱中，故障的通过频率可以明显的分辨出来。     

无人机飞行异常振动信号采集方法研究

在无人机飞行过程中,存在大量的异常振动环境,需要对振动心境进行实时报警。利用传统模型进行异常振动信号采集,受到多信号属性纠缠的影响,降低了采集的准确性。提出基于多特征属性集成算法的无人机飞行异常振动信号采集方法。采集大量的无人机飞行异常信号,并计算上述异常信号之间的关联性。对上述信号进行连续小波变换,提取无人机飞行异常信号的特征,并对提取的特征向量进行归一化处理。建立多特征属性集成模型,实现无人机飞行异常振动信号的采集。实验结果表明,利用改进算法进行无人机飞行异常振动信号采集,能够极大的提高采集的准确性。     

降低传输噪声的小波方法

介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。     

大跨度结构损伤定位的研究评述

对损伤识别技术的现状作归纳与总结,并对其发展方向进行了探讨,讲述了振动损伤识别方法,小波分析,神经网络损伤识别方法。指出了损伤识别中有待解决的问题及其发展前景     

Mallat和小波算法在车牌定位系统中的研究

为了解决含噪车牌图像的定位问题,文章对小波分析在图像的降噪和边缘检测的原理及算法方面进行了深入的研究,在此基础上提出了一种基于Mallat和小波分析的边缘检测和图像分割方法。根据该方法,开发了基于VC＋＋6.0的定位系统,实验结果表明,定位效果好,分割精度高,可以达到98.5%的准确率。     

转向系统对车辆振动的影响分析

汽车振动是舒适性评价的重要指标之一,它与很多因素有关,除悬架、轮胎、座椅等部件外,转向系统的振动也直接影响汽车的舒适性,文章对汽车转向系统前轴的侧倾振动、前轮绕主销的摆振和外界激振进行了的简单分析。     

Feature extraction related to bearing damage in electric motors by wavelet analysis

The purpose of this paper is to extract features from vibration signals measured from motors subjected to accelerated bearing fluting aging and to detect the effects of bearing fluting at each aging cycle of induction motors. This trending of bearing degradation is achieved by monitoring the changes in the vibration signals at various sub-band levels. This is accomplished by the application of wavelet transforms and multi-resolution analysis in order to extract information from selected frequency bands with minimum signal distortion.     

Modal vibration decomposition method and its application on multi-mode vibration control of high-speed railway car bodies

The vibration of a railway car body is a superposition of the vibrations of its various modes. It is typically easy to obtain the physical vibration of the car body using sensors in an in situ or a simulated test vehicle. However, it is difficult to determine the modal vibration of the body and its contribution. There are no effective multi-mode vibration control methods for the car bodies. This study proposes a modal vibration decomposition method (MVDM) based on singular value decomposition (SVD) and least squares fitting (LSF). Accordingly, the physical vibration of a railway car body is decomposed into modal vibrations. A method for calculating the modal contribution factor (MCF) is presented, and the dominant flexible modes of the car body are determined and considered the target for the vibration control method. Several pieces of equipment are considered as dynamic vibration absorbers (DVAs) to control the multi-mode vibration of the car body using the dynamic vibration absorption theory and determine the installation parameters of the individual equipment. Finally, the effectiveness of vibration control is verified through dynamic simulations. The results demonstrate the effective decomposition of the physical vibration of the car body into various modal vibrations using the MVDM. This provides accurate data for the MCF calculation and determination of the flexible modes of the car body. The proposed method reduces the vibration of the target modes and improves the ride quality of the railway vehicle. At the optimal damping ratio, the vibration of the DVA-based equipment itself is acceptable. This allows for multi-mode vibration control without requiring extensive modification to the car body structure or suspension system parameters of the vehicle.     

小波分析在控制系统中的几点应用

本文对小波分析的概念、特点和在控制系统中的应用进行了综述。在对小波变换与傅立叶变换进行深入比较的基础上,对小波分析在故障诊断、信号检测和非线性系统建模等控制问题中的应用研究进行了简单的阐述,指出了小波分析在非线性系统建模等控制领域应用中的一些不足,并指出了在控制系统应用中小波分析进一步研究的方向。     

汽车NVH特性中的振动噪声分析

随着汽车产业的发展,NVH已经成为评价汽车品质的最重要的技术指标。本文介绍了汽车的NVH特性的意义,分析了汽车振动噪声的来源及其产生的机理,提出了相应的控制对策。     

小波分析在建模中的应用

使用动态标定是获得高压传感器的动态特性的一般方法。由于校准装置的特点，得到的模型特性有一些固有的限制。在某些频带的信息不完全，在标定的时候受到设备振动模式和产生的压力波的影响。应用小波分柝去除噪声，提高信噪此。小波理论此短时傅立叶分析有更多的优势，可以抽取更多的特征信息．它已经成功地用于图像处理、断点检测，去噪和数据压缩等方面。这项技术被用于压力传感器建模取得了一些结果。     

车辆对不平整路面的随机动压力分析

采用双自由度四分之一车辆模型,以路面不平整和车辆发动机振动为激励,运用随机过程理论分析了车辆对不平整路面的随机动压力,得到了车辆动压系数的概率分布以及最大动压系数与路面不平整度、车速、悬挂质量以及悬挂系统与非悬挂系统特性之间的关系。算例分析表明,引起车辆振动的路面不平整波形的频率范围主要集中在0.04～2.0之间,最大动压系数随路面不平整度、车速、悬挂与非悬挂系统刚度的增大而增大,随着悬挂质量以及悬挂系统阻尼的增大而减少,而轮胎阻尼对车辆动荷载的影响并不显著。