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基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取

作者: 蔡强富 陈鹏 韩德来 来源:仪表技术与传感器 日期: 2024-08-02 人气:3
基于小波包变换的电磁超声接收信号特征提取
使用改进的功率谱函数对电磁超声缺陷信号进行了缺陷的定性分析,使用小波包能量谱对电磁超声缺陷接收信号进行了特征提取,从小波包的小波函数选取、分解层次及特征参数的噪声鲁棒性3个方面开展了讨论分析。结果表明:通过选择适当的小波函数和小波包分解层次,小波包能量谱的能量比可以精细地反映信号的特征;基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对EMAT不同损伤类型的判别。

基于正交小波变换的计权声级测量

作者: 汪光森 王乘 来源:仪器仪表学报 日期: 2024-07-29 人气:9
基于正交小波变换的计权声级测量
提出了采用正交小波变换进行计权声级测量的方法,克服了传统计权声级测量系统中采用模拟计权网络的缺点,比采用短时傅里叶变换方法更能反映人耳对噪声的主观感觉特性.理论分析和仿真计算表明,该方法是可行的.为了进一步提高计算精度和减少计算复杂度,给出了对应于IIR滤波器的正交小波变换、自适应小波包变换和匹配小波变换等三种可能的改进方法.

小波分析在光纤加速度计信号检测中的应用

作者: 王俊彦 来源:计算机测量与控制 日期: 2024-01-16 人气:17
小波分析在光纤加速度计信号检测中的应用
光纤加速度计凭借自身的诸多优势而受到军事和国防领域的青睐,因此广泛应用于惯性导航系统;但由于受光源光功率的随机变化、光电探测器噪声、电路噪声以及环境噪声的影响,光纤加速度传感器的输出信号通常非常微弱,而且含有大量噪声,从而降低了光纤加速度计的精度,首先针对光纤加速度计系统中的几种主要噪声及其特征进行了分析,针对噪声的特点,研究了小波包分析的方法,并利用该方法提取信号中的有用信息,最终达到削弱干扰噪声的目的;从仿真结果来看,该去噪方法有效。

基于小波包层次熵的电主轴振动信号特征提取方法

作者: 雷春丽 杨晓燕 成彦伟 张亚斌 方景芳 来源:兰州理工大学学报 日期: 2021-06-24 人气:135
基于小波包层次熵的电主轴振动信号特征提取方法
为了对电主轴运转时振动信号特征进行更有效的提取,提出了基于小波包层次熵的电主轴特征提取方法.首先对电主轴振动信号利用小波包变换进行分解、重构,得到若干节点信号;然后计算不同节点信号的样本熵值,构成其小波包层次熵值;最后通过小波包层次熵值提取电主轴振动信号特征.计算结果表明与傅里叶变换方法相比,基于小波包层次熵的分析方法不仅考虑了时间序列的低频成分,同时也考虑了其高频成分,可有效地提高特征提取的准确率,更精确和完整地描述电主轴振动信号的特征,为提取电主轴振动信号特征提供了一种快速有效的新方法.

基于香农熵特征的发动机故障诊断方法

作者: 丁雷 曾锐利 沈虹 赵慧敏 曾荣 来源:振动与冲击 日期: 2021-06-17 人气:95
基于香农熵特征的发动机故障诊断方法
通过分析活塞销在不同配合间隙下的运行轨迹,针对活塞销敲击响产生缸盖振动信号的有序性和在频率成分上的差异性,并考虑到实验数据的有限性,提出了用香农熵选取小波包子信号的特征提取方法和支持向量机的故障诊断方法。将振动信号进行小波包分解并求出各子信号的香农熵,根据香农熵的大小选取出合适的子信号进行分析研究,求出子信号的能量作为特征值,用支持向量机对活

基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断研究

作者: 孙明波 马秋丽 雷俊辉 张炎亮 来源:组合机床与自动化加工技术 日期: 2021-05-28 人气:74
基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断研究
针对齿轮箱多类故障信号非线性、不确定性难以进行有效识别的问题,提出了一种混合灰狼优化算法(Hybrid Grey Wolf Optimizer,HGWO)优化多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine,MSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包对齿轮箱故障信号进行降噪处理,并通过信号中各频带的能量,提取能量特征值,再将获取的特征值输入优化后的MSVM模型进行故障模式的识别。实验结果表明,相对于传统的诊断模型,基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断模型能够更有效地诊断齿轮箱的实际运行状态,提高识别效率和精度。

变分模态分解与神经网络结合的轴承故障诊断

作者: 杨洪柏 张宏利 蒋超 刘树林 来源:机械设计与制造 日期: 2021-04-15 人气:175
变分模态分解与神经网络结合的轴承故障诊断
故障信号特征提取的准确性是保证故障智能诊断识别率的关键因素。低信噪比情况下,故障诊断效果下降。变分模态分解方法(VMD)在信号分解精度和抗噪方面具有明显优势。在分析VMD抗噪性能的基础上,提出以VMD分解的各模态能量作为智能诊断特征信息,并与小波包的特征信息进行对比研究。将滚动轴承两种故障特征信息通过BP神经网络识别,用不同信噪比的加噪故障信号进行测试,结果表明,在低信噪比情况下基于VMD模态能量的故障特征更具有可识别性。

基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究

作者: 田海雷 李洪儒 许葆华 来源:中国机械工程 日期: 2020-05-26 人气:158
基于集总经验模式分解和支持向量机的液压泵故障预测研究
液压泵的性能直接影响整个液压系统的正常工作,为此需要对其进行状态监测和故障预测。采集液压泵的振动信号,运用集总经验模式分解(EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行包络解调;采取小波包分析方法得到了故障特征向量;在研究支持向量机回归估计基本原理的基础上,建立了小波包分解和支持向量机相结合的预测模型。采用液压泵历史数据对模型进行了验证,结果表明,基于支持向量机的预测模型和故障映射模型可以有效地对液压泵进行故障预测。

基于小波包的柱塞泵压力脉动信号提取与分析

作者: 赵鹏军 谷立臣 孙昱 李瑞 来源:机械设计与制造 日期: 2020-05-12 人气:175
基于小波包的柱塞泵压力脉动信号提取与分析
为解决泵控马达系统在运行过程中由于耦合效应所导致的运行状态信息难以有效提取的问题,在对泵与马达压力脉动信号耦合机理分析的基础上,提出利用小波包对压力脉动信号进行分解与重构并通过不同工况下的实验验证了该方法能有效、实时提取柱塞泵压力脉动信号,同时基于实验数据表明:压力脉动幅值随负载压力的增大而增大,且有随转速升高先减小而后增加的现象。

液压系统故障信号的小波包检测方法

作者: 吴文兵 吴为民 来源:井冈山大学学报(自然科学版) 日期: 2018-11-21 人气:4856
液压系统故障信号的小波包检测方法
提出了一种利用小波包检测调速阀故障信号的方法。通过小波的小波包分析将信号按一定的尺度进行划分,不同频率的信号被划分到不同的频段中。由经过预处理的信号经过小波包分解与重构后,可以得到小波包重构图,由图中可以获得故障产生的时间点和频率,再对故障的严重程度进行了量化分析。实验结果表明用小波包理论进行故障检测是可行的。
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