基于小波变换的汽车振动信号去噪分析

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并针对汽车振动信号的非平稳性特点,对驾驶员座椅振动信号用dB4小波进行了多分辨分析和小波包分析,并运用Matlab中的WaveletToolbox对其进行去噪处理,取得了明显的效果。通过与Fourier去噪的比较,可以看出小波变换在汽车振动信号去噪中有着Fourier分析无可比拟的优点。     

小波分析在变速器齿轮故障诊断中的应用

从小波变换的理论背景出发，介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。针对变速器齿轮振动信号的非平稳性特点，通过对变速器齿轮振动信号用db4小波进行了多分辨分析，说明这种方法可以有效地对变速器齿轮故障进行诊断。     

车用发动机前端辐射声源的小波分析与识别

根据连续小波变换具有较二进离散小波变换和小波包变换更精细的尺度分辨率的特点，研究了适用于工程应用的发动机表面辐射声信号小波变换结果的表述方法，并以一台车用增压柴油机前端表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。文中还将声信号测量识别的结果与表面振动信号识别的结果做了比较，两者是吻合的。     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

基于缸盖振动信号分析的柴油机失火故障检测

用小波软阈值降噪的方法提高了柴油机缸盖振动信号的信噪比。对降噪后的振动信号进行了功率谱分 析,通过比较单缸断油前后功率谱的变化,找到了缸盖燃烧冲击振动的频段。以频段内振动信号的能量与总能量 的比值为诊断参数,识别了柴油机的失火故障。用实测数据证明了该方法的有效性。     

基于振动信号和小波变换的转速测量方法研究

通过分析发动机振动信号的基频与转速之间的数学关系,设计了基于LabVIEW的采集系统,利用小波变换的方法提取振动信号的基频,提出了一种精度高、易于实现的发动机瞬时转速检测算法,并通过试验验证了该方法的可行性.经过与实际转速比较,该算法的误差率在1%以内,准确性和鲁棒性均符合测量求,具有重要的实用价值.     

基于振动信号的发动机故障诊断方法分析

介绍了小波分析和小波包分析故障振动信号特征提取方法,对基于神经网络、专家系统、故障树、模糊理论的振动信号智能故障诊断方法进行了阐述,并阐明了多种智能诊断方法相结合是今后发动机故障诊断研究的主要方向。     

基于小波包的柴油机振动故障诊断研究

往复式柴油机转动时产生振动是不可避免的这是由其复杂的结构和工作性质决定的,所以在柴油机故障诊断中,振动信号对于研究柴油机的振动特性和机械故障之间的内在联系起重要作用。通过从缸盖表面振动信号的小波包分解系数中提取整循环故障特征参数的方法,提取内燃机故障特征的研     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析.为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法.该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号.结果 表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法.这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考.     

小波能量商在汽车发动机故障诊断中的应用

考虑发动机断火之后对振动信号的影响,基于4层小波包分解重构信号能量,构造了小波包能量商无量纲指标.通过该指标提取发动机断火前后信号的能量特征作比商,充分考虑了断火之后振动信号能量的阶跃特性,定量分析断火后信号能量变化的程度.采集东风EQ6100汽油发动机缸体正常、活塞敲缸异响、活塞销异响以及曲轴轴承异响等4种工况的振动信号,并应用小波能量商指标对试验信号进行分析,取得很好的效果.试验结果表明,小波能量商可以对发动机不同故障准确地识别分类.     

Fault detection of vehicle suspension system using wavelet analysis

This paper presents a method based on continuous wavelet transform to detect the faults of vehicle suspension systems. The Morlet wavelet functions are employed to approach the natural frequencies of the system and the frequency components of the signal with relative maximum energy. To evaluate our method, we use a full vehicle dynamic model which has been simulated in ADAMS/CAR and validated by laboratory test results. The suspension faults have been considered due to the damage of shock absorbers (dampers) and upper damper bushings (UDBs) and assumed as the decrease in damping force and loose joints, respectively. In this paper, the incapability of the spectral analysis by using fast Fourier transform in analysis of the signals is revealed through applying the inputs that include transient characteristics and then wavelet transform employed to achieve more proper results. A swept frequency is applied as an input to the wheels that simulates the road irregularities. After detection of faulty sections of the system using signal energy distribution, the defects of damper and UDBs are distinguished from each other through observing the changes of natural frequencies and corresponding energy amplitudes.     

松软路面突变性对车辆垂向振动的影响

为了在越野行驶车辆平顺性仿真系统中实时动态反映车辆的振动特性,提出了基于小波变换的松软越野路面突变性描述方法并分析突变性对车辆垂向振动的影响。通过小波变换对路面奇异点进行测定和定位,把越野车辆平顺性仿真系统看作是在有限时间内受到随机载荷激励的动力系统,分析其受路面突变载荷的车辆的垂直振动响应方差。结果表明,小波变换能较准确地判定路面奇异点并对其定位,可为越野车辆平顺性虚拟测试系统提供路面随机输入。     

基于小波免疫系统的车辆总成故障检测

匹配算法。根据小波分析和人工免疫系统的原理，提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统。针对小波分析的特点，将其用来对非稳定信号进行分析，获取信号特征向量作为原始数据，利用匹配算法对原始数据进行己-非己分析。将此系统应用到车辆总成故障诊断中，取得了良好的效果。     

基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别

车内大功率用电设备的电压波动是车内产生传导干扰的主要原因。文中介绍了通过对采集的干扰信号进行小波包分解,对系数进行最小风险的去噪处理,然后提取特征能量来识别车内传导干扰源。最后采用EM-test设备发生干扰信号进行实验,结果表明该方法对车内电压波动的主要干扰源有较强的识别能力。     

小波包分解在氢发动机异常燃烧诊断中的应用

氢发动机燃烧压力信号包含了丰富的燃烧信息,基于压力信号可以应用小波变换法提取异常燃烧信息。鉴于小波包分解继承了小波变换所有的时频局部化优点,并且可以有效地提取微弱燃烧信息,从而能够为信号提供更精细的分析方法。对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为消除氢发动机的异常燃烧提供了技术基础。     

感应线圈信号曲线的处理方法及其在车型识别中的应用

为提高车型识别的准确率,提出信号处理的方法：首先采用快速小波变换抽取原始曲线的近似轮廓,从而削弱了噪声等细节信息的干扰,并实现2^n倍的数据压缩;其次利用五点三次滤波器对上一步获得的近似曲线进行平滑,使得离散信号更接近于真实的连续信号;在此基础上提出基于峰值时间差的强鲁棒性车长检测方法;最后,根据形态匹配的要求,采用Akima插值法进行信号尺度的归一化处理。车型识别试验采用观测点的实测数据,并将结果与其他文献进行比较,说明所提出的方法的有效性。     

基于小波变换的汽车车型识别

介绍了多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统的一种识别方法。主要是利用小波变换具有良好的多尺度特征表达能力，以及能在空域、频域和方向上分别进行分解，而且能够去除冗余信息和噪声等优点对汽车图像进行分解。然后把分解后的图像作为多层前馈神经网络的输入节点，对自动喷漆线上的汽车车型进行识别。结果表明：基于小波变换的神经网络汽车车型识别方法，能够识别返修车，提高了车型识别率。