交-交变频调速系统特征提取方法的研究

针对交-交变频调速系统中传统故障诊断方法难以准确判断隐性故障类型的问题,本文提出了一种基于db1小波包和db24小波包变换近似熵的特征能量提取方法:首先用db1小波包分解并提取采样信号的低频重构信号,用db24小波包分解并提取采样信号的高频重构信号:而后提取各个频带段的近似熵,根据具体的判断规则确定电机运行的隐性故障特征信号.实验和仿真证明,该方法弥补了传统方法提取微弱特征的不足,能够很好用于隐性故障诊断的检测,表明该方法的可行性和有效性.     

基于小波变换的汽车轮速信号去噪

传统的汽车轮速信号处理方法难以消除干扰信号的影响。根据信号与噪声通过小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,选用Daubechies四阶正交小波（db4）对噪声信号进行多层小波分解,对小波分解的各层细节信号,分别采用软阈值处理方法进行量化处理,然后进行小波逆变换重构信号以达到对信号去噪和恢复的目的。研究结果表明,采用此方法能够有效地去除轮速信号中的各种干扰。     

小波随机耦合模型在查哈阳农场降雨量预测中应用

采用小波变换A Trous算法对小波信号进行分解后,对各小波变换序列进行互相关分析,建立各小波变换序列相应的随机模型,最后采用小波重构算法得到小波随机耦合模型.然后根据查哈阳农场1956-2008年作物生育期月降雨量数据资料,建立了小波随机耦合模型,对模型进行拟合预测精度检验,研究表明该模型拟合预测精度高,能够反映该地区的降雨量变化规律,是一种实用的预报模型.对当地制定合理的灌溉制度和高效利用降水资源具有重要意义.     

基于小波包能量谱的微电机故障检测方法研究

提出了一种基于小波包能量谱的微电机故障检测方法.测试了微电机在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,计算出各子频带的能量谱,并进行归一化处理.各频带信号的能量变化包含着丰富的微电机运行状态信息,在正常情况和故障情况下,小波包分解后各频段信号的能量有明显差异,以频带能量谱构造的特征向量可以建立能量变化到故障的映射关系.初步实验结果表明,小波包能量谱可应用于微电机故障检测.     

基于小波变换的车辆油气悬架信号提取技术

将小波变换应用于油气悬架信号的提取。建立了带有油气悬架的1／4车辆系统动态模型，把B级路面仿真作为系统的输入，得到了非簧载质最加速度曲线和油气恳架输出力曲线，通过小波的分解与重构有效地去除了噪声信号．提取山非簧载质撼加速度和油气悬架输出力信号，为油气悬架系统设计提供了理论依据。     

基于EMD的奶牛动态称量算法

针对目前奶牛动态称量存在的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的动态称量算法。首先,对称量设备采集到的非线性、非平稳振荡信号进行数据预处理,得到有效信号;其次,对有效信号进行初判断,若符合预设条件即为走停状态,利用算术平均法求取均值;若不符合预设条件,则利用EMD算法区分动物的慢速行走、快速行走和剧烈运动行进状态,并计算动态称量值。实验中发现,剧烈运动状态下获取的数据波动很大,需进行滤波后再计算质量。实验结果表明,本文提出的动态称量算法可判断奶牛行进状态,计算得到的动态质量与静态质量相比,走停状态下误差率在0. 16%以内,慢速行走、快速行走状态下误差率在1%以内,剧烈运动状态下误差率在1. 35%以内。     

基于提升小波包变换的滚动轴承包络分析诊断方法

提出了一种基于提升小波包变换提取滚动轴承损伤特征的方法.在提升模式的框架下,根据小波包变换的思想,对细节信号进一步采用提升模式进行分解,实现了提升小波包变换.为了有效地获取滚动轴承的损伤特征,选择合适的小波包基函数,把振动信号按给定的尺度分解,以该尺度信号能量最大的小波包信号分解频带作为最佳小波包,再用解调分析法提取特征频率.并采用仿真和实验信号对该方法进行了验证.采用该方法对无损伤和含有损伤的滚动轴承进行分析,取得了较好的诊断效果.     

基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究

提出一种基于小波变换与SVD相结合的方法用于提取水电机组振动故障特征。运用小波变换对已去噪处理的水电机组振动信号进行变换,变换得到信号各分支的小波分解系数,对各分支系数进行差值单支重构后,组成SVD的输入矩阵,提取奇异值得到特征向量。应用概率神经网络对提取的奇异值特征量进行效果分类。通过水电站机组实测数据验证表明该特征提取方法操作简单稳定,具有较高区分度与较好识别率,可以为水电机组状态故障诊断提供有效依据。     

基于小波变换技术的内燃机燃烧噪声特征提取

以某六缸柴油机为研究对象,采集不同工况下的噪声信号,对其进行小波包逐层分解和系数重构,提取各频带信号,将与发动机燃烧过程有关的频带信号进行合成重构,得到燃烧激励引起的噪声信号,并对其进行连续复小波变换,计算三维小波能量谱,进一步分析各缸燃烧状态,提取内燃机燃烧过程相关的特征信息.分析结果表明,2 200 r/min满负荷时,燃烧激励产生噪声信号能量主要分布在20.480～24.576 kHz的高频带内,燃烧噪声所占比重较小;650 r/min怠速时,燃烧激励产生噪声信号能量主要集中在1 024～2 521 Hz的中低频带内,燃烧噪声所占比重较大.     

基于卷积神经网络与奇异值分解的水电机组故障诊断方法研究

提出了一种结合卷积神经网络,小波变换和奇异值分解理论的水电机组故障诊断方法。利用卷积神经网络提取机组轴心轨迹的图像特征;通过离散小波变换对摆度信号进行分解,获得信号的小波分解系数,对各分支系数进行重构,构造奇异值分解输入矩阵,提取矩阵奇异值作为特征向量。将两种方法提取的特征进行组合,构建包含图像特征和波形特征的混合特征向量,通过概率神经网络进行识别分类。为验证该方法的有效性,将水电机组常见故障在转子试验台上进行模拟,用上述方法进行诊断。结果表明,文中所提出的故障诊断方法能很好地识别水电机组不同运行状态,可为水电机组的故障诊断提供有效依据。