基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取

提出了基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法.针对汽车主减速器故障振动信号的特点,结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造了两组适合于机械故障特征提取的组合信息.仿真信号的分析结果表明,采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性,从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位.分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析.分析结果表明,利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位;而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果,从而大大减小了故障特征提取的计算量.     

基于小波变换的基波无功实时检测

分析了SVC装置现有的无功功率检测方法,提出了一种基于正交小波变换的基波无功功率实时检测方法。该方法用电力系统电压、电流信号离散采集的数据,可方便地对系统功率因数实时检测,能有效地分解和计算含各次谐波和随机干扰的电压、电流信号中的基波分量,从而得到实时的无功功率数据。通过仿真,验证了实时检测方法的有效性。     

小波在电力系统的应用现状及其发展前景

小波变换具有良好时域局部化特征,时域窗口随信号的变化自动调整。目前其在电力系统中的应用已较为广泛,文章介绍了小波变换的基本内容,并对其目前在电力系统中的应用进行和概括和总结,提出了发展方向,总体来说,随着小波理论的发展,其在电力系统中的应用将不断深化和扩大。     

基于TS的农网无功检测新方法的

对现有的无功检测方法进行了分析，提出了一种基于正交小波变换的基波无功功率实时检测方法。该方法用电力系统电压、电流信号离散采集的数据，可方便地对系统功率因数实时检测，能有效地从含各次谐波和随机干扰的电压、电流信号中分解出无功补偿所需的基波无功分量，从而得到农网无功补偿所需的实时无功功率数据。通过仿真，验证了所提方法的有效性。     

电压骤降暂态扰动点检测方法研究

电压骤降是电网中一种典型的暂态电压扰动信号,为了检测出其发生电压扰动的位置,现在多采用小波变换或小波包变换对扰动信号进行检测。利用Maflab仿真对电网中的暂降信号进行检测,对比小波包变换与小波变换对扰动信号突变点检测的效果。仿真结果表明：在不去噪直接进行检测的情况下,使用相同的采样频率和相同信噪比强度,小波变换对扰动点的检测更准确。     

基于小波变换的突变信号的检测

当今运用小波变换这一新的数学工具,对于由基本平稳的慢变信号和阶跃型突变信号线性组合构成的这类信号,一种以小波变换为主体的检测和分析方法已得到应用。文章以突变信号中的地震突变信号为例,通过使用小波变换的理论分析方法,同时辅以Matlab仿真,达到对于突变信号突变点的检测与分析。     

基于相位检测原理的土壤水分时域反射测量技术

针对土壤水分测量的特点,提出了用高频正弦波代替脉冲信号作为测试信号,利用相位检测原理测量信号传播时间,从而测量土壤含水量的方法.设计了由高频信号发生器、相位检测器、微处理器和土壤水分探头等组成的P-TDR原理样机.试验表明,该样机测量信号传播时间的精度可达到10 ps,在砂土、壤土和粘壤土中的土壤含水量测量结果与称重法对比差值不超过0.03.     

基于傅里叶变换和小波分析的拖拉机振动研究

以John Deer1240型拖拉机为研究对象,用快速傅里叶变换分析方法,分析了座椅的固有频率。基于小波分析的方法,对轮式拖拉机整车振动信号进行了处理分析。对采集到的拖拉机前桥、座椅、车体、后桥等处的振动信号进行了多级小波分解,从1级、2级小波分解的细节信号中,检测出了振动信号的奇异性,从5级小波分解的逼近信号,得到了路面激励信号。同时,分析了地面激励信号经拖拉机的传递方向和衰减程度。研究为拖拉机减振研究和异常信号检测提供了借鉴。     

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.     

交―交变频调速系统谐波检测的新方法

传统的傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,且傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换适合突变信号和非平稳信号的分析,可以准备的把握信号的局部细节,但无法准确分辨出各次谐波。在交―交变频调速系统中,单纯傅里叶分析和单纯的小波变换都无法准确地检测此谐波成分,故此本文采用基于小波变换和FFT相结合的方法来分析变频调速系统输出的电力信号。用小波变换检测输出信号的细节部分,对谐波次数混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法

提出了一种基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法。在小波包分解的理论基础上 ,引入了频带局部能量的概念 ,用以表征信号在某个频带的某个时间段的能量大小 ,反映了信号频率的时变性。并以仿真信号为例 ,说明基于小波包分解的频带局部能量特征提取方法的有效性。     

长管道事故停泵水锤现场测试与信号分析

结合某泵站事故停泵现场测试数据,采用最大熵估计法分析压力、流量、转速等测试信号的时频特点,得出实测数据的主要污染是〉50 Hz的高频噪声.利用小波包理论,采用自适应阈值方法获得无污染的去噪信号,并与快速傅里叶变换（FFT）去噪结果比较,同时进一步分析去噪后的实测信号,验证水锤仿真计算准确度以及单向调压塔防护效果.结果表明：两种去噪结果虽然波形相似,但FFT去噪同时明显削弱了峰值点的有效信号,而利用小波包理论,能够有效去除噪声污染,使去噪后的信号与原始信号保持相似性;空气阀-调压塔水锤防护措施效果明显;采用水柱分离模型,能够较为准确预测管线中出现的水锤压力峰值、最大倒流流量及最大倒转转速,为系统安全评估提供依据,但对第一次压力峰值以后的多次气穴溃灭与水柱弥合过程的模拟,存在明显误差,有待于建立更准确的数学模型.     

基于机械设备系统振动信号的状态参数研究

在机械设备系统状态监测与故障分形诊断中,可以利用混沌特征量对系统吸引子动态结构变化的敏感性从振动信号中提取状态信息,试验表明,利用小波包改进算法降噪后的振动信号关联维数能作为特征参数准确而可靠的反映系统的真实状态。     

温度变化对橡胶苗电信号影响的研究

采用LabVIEW虚拟仪器编程,结合数据采集卡和微弱前置放大器,构成了微弱电信号采集系统。通过该系统对不同温度下的橡胶苗电信号进行了测量,得出了橡胶苗电信号时域图、幅频图和功率谱图,然后对测量到的橡胶苗电信号进行小波降噪和分析。最终得出结论:26℃时橡胶苗电信号幅值极显著,比28℃时高;显著高于25℃时,但与27℃时差异不显著。该结论完全符合橡胶树的生长对环境温度的要求(26～27℃)。     

小波神经网络故障诊断系统的设计与应用

采用能量分布特征提取方法和优化BP算法，提出了一种基于小波变换和BP神经网络的故障诊断系统。利用该系统对汽车变速箱三挡齿轮磨损程度进行估计，诊断结果与实际完全吻合，表明该小波神经网络故障诊断系统的有效性。由于小波分析特别适用于非平稳信号的处理，因此该小波神经网络诊断系统对复杂机械设备的故障诊断有着广阔的应用前景。     

基于小波去噪的FFT农网谐波检测

谐波检测的准确性直接影响对电网谐波污染状况的评估以及抑制措施的实施,采用小波软阈值去噪对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,再利用快速傅立叶变换对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波含量和总谐波失真率。在Matlab环境下进行仿真检测,结果表明:小波去噪后检测的各次谐波含有率更加接近于原始信号谐波含有率水平,去噪方法提高了谐波信号检测的准确性,这种小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。     

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。     

小波包改进算法在柴油机振动分形诊断中的应用

分形法诊断柴油机故障时,实际测取的柴油机振动信号中存在着许多干扰信息,利用改进的小波包分解和重构算法对原始信号进行降噪处理,再选择合适的嵌入维数,计算出的关联维数即能够反映系统的真实特性.实例分析表明,该算法准确可靠,可极大提高利用信号关联维数判断柴油机运行状态的准确性和可靠性.