为提高调制信号双谱边带估计的分析效果和鲁棒性,提出了小波包能量和调制信号双谱边带估计相结合的磨损特征提取方法。首先,使用小波包变换将信号分解为多个频段,计算每个频段的小波包能量,选取小波包能量较高的频段进行重构,以达到优选分析频段和降低计算量的目的;然后,对重构信号进行调制信号双谱边带估计以提取齿面磨损特征,并通过合理构建指标实现齿面磨损损伤状态的在线监测。仿真与试验结果表明,所提出方法具有更强的鲁棒性,能够更准确地监测齿面磨损的发展过程,评估磨损损伤程度。

基于小波包变换理论，提出一种在能量比-频带二维坐标空间内分析非稳态信号频率特性的方法，并与常用频谱分析方法结果做了对比，说明该方法的正确性和可行性。接着以燃料电池汽车的风机噪声信号为例，选取一个低频正弦干扰信号作为其他各种周期信号的代表，证明该方法可以识别出非稳态信号中掺杂的周期信号。最后重点分析风机噪声信号，成功把信号中低频振动噪声与高频气动噪声进行分离，分别提取时域信息，分析并提出进一步降噪的措施。

超声检测技术中，缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法，并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取；进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明：泼方法提取的缺陷回波信号特征值，其可分性测度均值达91．7%，从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。

为了克服井下传统测距的不方便性,根据激光相位式测距原理,提高了测距精度。利用正交小波包变换的盲均衡算法（WPTCMA）,将硬件系统所获得的数据进行处理并最终显示出来。此防爆激光测距仪具有实用价值。

根据非稳态超声检测信号的特点，将小波包变换用于缺陷信号的降噪及特征提取问题的研究，并利用类别可分性判据和RBF神经网络分别对特征值提取结果进行评价。引入了平均阈值的概念，在此基础上研究了小波包降噪效果。提出了以选取小波包分解频带的能量作为缺陷信号特征值的方法。实际焊接缺陷的实验结果表明，小波包降噪效果明显；在特征数据得以压缩的同时，分类的可分性较高。

在环境随机对流作用下,全密封变换器的功率器件热安全性难以准确判断,影响了变换器负载能力评估的有效性。为此,文中提出一种随机对流条件下的全密封变换器负载能力动态评估方法。该方法首先基于历史运行数据和热网络模型,提取变换器外壳对流热阻的随机样本;再通过小波包变换和马尔科夫链原理,对外壳对流热阻的变化进行随机模拟;接着基于对流热阻模拟序列和不同负载电流等级,模拟功率器件的结温波动情况;最后基于皮尔生长函数,计算功率器件过温风险,实现变换器最大负载电流动态评估。以全密封H桥变换器为对象,设计一个环境对流可控的实验平台。实验结果表明,所提方法能够有效提升全密封变换器运行的可靠性与经济性。

为避免液压油缸泄露给液压系统带来的速度放缓和压力不足等问题,研究基于深度学习的液压油缸泄露故障自动诊断方法。深入分析液压油缸泄露故障机理,依据液压油缸泄露量,将泄露故障划分为正常、轻微、中度以及严重泄露四种状态,使用压力传感器采集各状态下的压力信号,利用小波包变换提取压力信号的小波包能谱熵特征,将其作为输入量,运用深度置信网络实现液压油缸泄露故障高精度自动诊断。实验结果表明:该方法能清晰呈现不同液压油缸泄露状态下的压力信号特点,且所得信号质量较高;利用压力信号的小波包能量谱自动诊断液压油缸泄露故障具有较高的可行性;该方法在准确诊断液压油缸泄露故障状态的同时,还能判断液压油缸泄露故障的形式。

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。

为消除滚齿机在加工过程中,滚刀主轴振动信号因环境影响而产生的噪声信号,提出一种基于Savitzky Golay-WPT的信号降噪方法。对原信号进行计算,得其最佳小波包分解树;根据最佳分解树,进行小波包变换(WPT),得小波包系数;利用阈值函数对小波包系数进行筛选;结合最小二乘拟合方法对小波包筛选后系数进行重构。结果表明:与传统小波包和CEEMDAN相比,所提方法降噪性能分别提高31.35%和22.71%;在实际加工数据中,与传统小波包方法对比,该方法可减少中心频率周边干

为了提高柱塞泵脉动压力信号的故障诊断诊断能力,分别提取得到正常的泵脉动压力与齿圈出现磨损故障时对应的泵脉动压力,利用小波包变换的方法消除原始信号的噪声信号,再提取得到由故障信息构成的频段,完成信号时域特征的分析。频段介于0~4 kHz之间时,在柱塞泵脉动压力信号中形成了泵轴频、基频与谐倍频等,含有泵运行过程的各项信息参数,处于高频区间时,发生了线谱幅值的持续减小。利用MATLAB软件建立BP网络故障诊断结果表明:脉动压力指标可以实