小波包分解在转子断条故障诊断中的应用研究

本文通过对转子断条故障诊断的原理进行分析,同时描述转子断条发生故障时稳态定子电流中出现的特征分量。并通过实验结果分析得出三层小波包分解的方法能有效区分转子是否断条。     

基于小波分析和自适应共振解调法的故障诊断研究

文章介绍了小波分析技术和自适应共振解调法的基础理论,分析了传统共振解调法的缺点,并结合两者应用于对滚动轴承的故障特征提取,对实际轴承故障数据的分析表明,小波分析和共振解调技术在提取轴承故障特征信息的应用上是有效的。     

基于小波包分析的信号噪声去除方法

文章介绍了小波的基本构造原理及基于小波分析的对非平稳信号的噪声去除方法研究,并且就阈值的选取进行了说明,给出了仿真和比较结果,得出了利用小波包对非平稳信号进行消噪效果良好的结论.     

基于小波包分析的信号噪声去除方法

文章介绍了小波的基本构造原理及基于小波分析的对非平稳信号的噪声去除方法研究,并且就阈值的选取进行了说明,给出了仿真和比较结果,得出了利用小波包对非平稳信号进行消噪效果良好的结论。     

用小波包变换产生音频数据索引的方法

针对音频多媒体数据库中基于例子和基于内容的查询,本文提出一种产生音频数据索引的方法。首先讨论了小波包分解的过程和最好基及代价函数的选择方法。其次对现有的用小波变换产生索引的两个方法进行比较,并提出基于小波包最好基变换产生音频数据索引的方法。再次提出用音频数据的小波包最好基变换系数的部分最高值能量作为音频数据索引。最后把这种方法与直接采用小波变换产生索引的方法相比较,实验结果表明这种新方法具有较高和较稳定的检索精度。     

小波包分析在结构损伤识别中的应用

提出了基于小波包节点能量相对变化量的结构损伤识别方法,采用节点能量平方比作为损伤定位依据,从而能对结构损伤进行无模型定位,最后通过数值算例验证了该方法的可行性.     

基于小波变换和曲线拟合法的柴油机故障诊断

为了对柴油机故障类型进行准确诊断,对柴油机缸盖振动信号进行特征提取,所测取的信号通过小波变换提取时域、频域特征参数,得到相应的拟合曲线并计算多项式系数。设定两种常见故障,通过比较其小波变换拟合多项式系数与标准模式间的距离,从而判断出故障类型。经过验证,所判断出的故障类型正好为所设定的故障,由此表明该方法具有很大的优越性。     

利用小波包分析古建筑结构损伤研究

对古建筑结构的损伤进行有限元分析,提出随机激励作用下古建筑结构的小波包能量变化率指标。把古建筑结构梁上各节点的加速度响应信号进行小波包变换来进行损伤定位,该指标对于古建筑结构的损伤比较敏感,能准确判定古建筑结构的损伤位置,损伤程度越大,此指标越大。随后又提出损伤程度的判别方法并验算了其有效性,为研究环境激励下古建筑的损伤预警提供了理论依据。     

小波包最优分解在配电网小电流接地故障检测中的应用研究

提出了一种小电流接地系统单相接地故障选线的新方法。该方法应用小波包最优分解可以对信号频带进行精细划分且划分结构最优化的特点．获取小电流接地系统单相接地故障引起的电流暂态分量的有用信息，达到选线目的。用该方法进行选线不受故障瞬间电压相角以及消弧线圈的影响．通用性强．而且对干扰的容忍能力也有提高。EMTP仿真和现场录波数据对该方法进行的验证表明，该方法能够满足实用要求。     

基于声波信号小波包奇异谱熵和支持向量机的断路器故障诊断研究

在断路器投切时伴随着较强的声波信号,它包含了大量断路器状态信息,通过分析声波信号能够特征提取方法,能够为后续故障诊断提供依据。断路器声波信号易受环境因素影响,且包含非线性、非平稳成份,文中利用小波包奇异谱熵的信号特征提取方法对其进行处理,同时使用支持向量机进行故障识别判断。     

一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

基于振动信号的减速器轴承故障分析

目前对减速器进行故障诊断是机械设备状态监视和诊断的重要内容,其运行状态对机械装备的整体将产生直接影响,因此对减速器进行故障诊断是非常必要的。本文对刮板输送机减速器中的滚动轴承的故障振动信号的特征进行了分析和研究。利用加速度传感器对减速器多个部位进行振动信号的采集,利用MATLAB软件对振动信号进行小波分层阈值消噪,对消噪之后的信号进行频域分析。     

齿轮传动常见故障诊断研究

齿轮及齿轮箱作为机械设备中一种必不可少的连接和传动的通用零部件,在现代工业设备中得到了广泛的应用。通常我们对于传动系统的诊断,往往采用的是振动监测法,虽然这种方法对于齿轮的在线故障诊断具有重要的意义,但是存在一定的片面性,例如只适用于平稳信号的分析,对齿轮的分布式故障诊断具有好的诊断效果,但是对于局部缺陷,实施的效果却不理想。基于上述的考虑,小波分析以其良好的时频局部性,成为时频分析方法中发展最为迅速的一种,虽然发展时间不长,但已被广泛应用于很多工程中,仅在故障诊断领域就被用来对齿轮、轴承、旋转机械等的故障进行诊断。     

基于DSP轴承故障诊断系统的设计

本系统主要适用于轴承振动信号数据采集和分析,可以实现对信号的时域和频域分析。该本系统硬件部分是以DSP为核心进行振动信号的采集与分析,软件部分是采用C语言与汇编语言编制,利用小波变换对信号进行处理。该系统也可以进一步推广到其他振动信号的采集与分析。     

小波变换应用的研究

本文简要介绍了小波变换的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降噪、图像增强以及图像融合等遥感数字图像处理中的作用。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。     

石化企业电机滚动轴承故障诊断模型研究

文章在分析长炼滚动轴承故障诊断基础上,提出了石化企业电机滚动轴承故障诊断模型。     

基于小波变换和支持向量的国际原油价格预测

本文将小波分析与支持向量回归结合应用于国际原油价格预测,通过小波多尺度分析方法将油价时间序列分解为长期趋势和随机扰动项,然后采用支持向量回归对分解后的油价长期趋势进行预测。油价长期趋势的预测采用多因素预测方法,主要考虑市场供需基本面、库存、经济、投机等因素对石油价格走势的影响,建立多输入单输出的支持向量回归模型。实证研究表明,支持向量回归模型具有较高的预测性能,对原油价格长期趋势预测中,该方法比回归方法的预测精度高。     

CRH_2动车组脉冲整流器故障诊断

本文针对CRH2型动车组脉冲整流器的功率器件断路故障,提出了基于SVM的故障诊断方法。     

基于小波变换的图像处理综述

小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。