基于移动荷载作用下的结构响应及小波分析的桥梁损伤诊断

用扭转弹簧模拟裂缝损伤,推导了移动荷载作用下裂缝损伤梁的动力响应.通过对损伤梁在移动荷载作用下的位移响应参数进行小波变换,用小波系数灰度图和小波系数模极大值轨迹图识别损伤位置,用可以评价信号奇异性特征的Lipschitz指数评价损伤程度,考察了不同损伤程度、多损伤位置和测点位置,荷载速度和荷载大小及噪声等因素的影响.数值计算表明该方法具有很好的识别效果.     

基于小波-人工免疫算法的框架结构损伤识别

提出了小波-人工免疫算法的概念,建立了框架结构有限元模型。采用Lanczos法,对结构进行模态分析,得到了含损伤框架结构的应变模态。运用小波分析方法,对结构的模态参数进行连续小波变换,得到了小波系数图,并通过图形中的奇异点来识别框架结构的损伤位置。以基于结构的频率和模态振型所建立的目标函数为抗原,以小波识别出的损伤单元损伤程度(即问题的解)作为抗体,运用人工免疫算法,进行全局寻优迭代计算,实现对结构损伤程度的识别。以平面框架结构为例进行计算,分析结果表明:该方法能够有效识别结构的损伤位置和损伤程度。     

基于小波分析和神经网络的异步电机早期故障诊断

针对异步电机早期定子故障诊断,根据电机定子故障的特点,采用小波变换极大模分析法检测故障信号突变点的位置;利用小波包各个频带能量的变化完成能最特征提取,采用BP神经网络故障识别算法识别电机的各种运行状态来诊断电机早期故障.仿真实验结果表明,小波分析和神经网络算法的结合能有效定位并检测异步电机的早期故障.     

带表面裂纹连续梁损伤识别的曲率模态小波分析

以带横向非对称非贯通表面裂纹的连续梁为研究对象,利用小波奇异性检测原理,提出了带表面裂纹连续梁损伤识别小波分析方法.以带表面裂纹连续梁三维有限元分析求解梁的位移模态为基础,利用中心差分法得到梁的曲率模态,再用sym4小波对曲率模态进行连续小波变换,根据小波系数模极大值识别损伤位置,以一个三跨连续梁内两处半椭圆形表面裂纹的损伤识别为例,通过数值计算分析,验证了方法的有效性.同时,计算结果表明,运用曲率模态小波变换识别连续梁损伤比基本振型的小波变换方法更为准确、有效.该研究对带表面裂纹结构的损伤诊断应用具有参考价值.     

矮塔斜拉桥施工状态下结构损伤识别研究

以广东省江肇高速公路西江特大桥为工程背景,选取最大双悬臂施工状态,采用MIDAS软件获取损伤状态下的各阶模态,将模态信号导入MATLAB中进行了Hilbert-Huang变换和小波变换,对结构损伤状况进行了识别判断,并对比了两种识别方法的识别效果.研究结果表明:Hilbert-Huang变换方法损伤识别效果良好,抗噪性强,但存在端点效应问题;小波变换方法损伤识别效果与所选小波基有关,不利于基准的选取,且小波识别需要消噪,消噪可能会导致损伤漏检.     

基于小波变换的钢丝绳缺陷信号检测与分析

应用漏磁通检测法,采用磁敏检测元件-霍尔感元件可以获得该磁场的变化情况,缺陷信号是一随机出现的局部异常信号,即奇异信号。通常它叠加于背景噪声信号之上,是一空间域变信号,小波分析能满足“信号频率越高,相应的窗口越小”的这一时频局部化分析要求,如果选择小波为光滑函数的一阶导数,则由小波变换的幅值（模值）极大点就可以检测到缺陷信号的突变点（奇点）,即缺陷,由模极大值的位置也就确定了钢丝绳缺陷所在的位置。     

基于小波分析的电力参数交流采样信号去噪方法

介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理,基于阀值小波变换去除信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号.论述了电力参数交流采样信号的特点,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明:该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的采样测量信号.这种方法对其它类似系统也具有一定参考价值.     

城市路网交通状态的小波分析检测方法

选取交叉口进口饱和度和路段平均行程速度作为路网状态检测的基本参数,采用小波包变换的时频高分辨率特性,以能量分析方法识别进口饱和度和路段平均行程速度的突变与异常状况,并定义了交通状态系数来定量描述交通状态变化,设计了基于小波分析的交通状态检测算法,并采用贝叶斯算法对交通状态进行预测。仿真分析结果表明:小波包变换可有效识别节点能量分布的突变区间,据此可准确判别交通状态发生变化的时段;当采样数据的模极大值点为200～243时,此段节点能量变化比较剧烈,信号在此出现突变,由较平稳向非平稳状态变化,对应的路段交通状态系数大于0.300h.km-1,为拥挤状态。该方法原理简单,检测响应时间短,检测结果可靠。     

奇异点检测的小波方法在信号初至时提取中的应用

本文简要介绍了一种噪声背景下检测确定性信号间断点的位置及个数的小波方法,该方法的基本思想是利用小波变换所特有的“变焦距”性质,而精确刻画信号在小波变换下的局部奇异性,进一步地,利用统计分布的思想,设定阈值,较好地屏蔽平稳噪声的影响,各奇异点的位置,则可以由小波变换的局部极大性检测出来,通过地震波信号的计算机模拟实验,结果说明该方法对于淹没在平稳噪声中,尤其是强噪声背景下的信号奇异点检测,具有灵敏度高,克服品能力强的特点,检测效果是明显的。     

基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究

介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

利用小波变换检测地铁馈线故障

根据地铁运行电流，启动电流和故障电流的特点，电流微分增量保护的性能主要取决于电流增量的分离效果和电流变化率di/dt与电流净增量的检出精度，一般的检测手段和分离方法存在着抗干扰能力差和检出精度低等问题，提出利用小波变换检测浪涌电流，据此提取电流净增量的方法，可以解决这些问题，通过仿真证实这种方法可行而有效，且明显优于其它检测手段。     

斜拉桥的弹性约束减震研究

设置梁塔之间纵向弹性约束是飘浮和半飘浮体系斜拉桥减震的一种常用办法.文中采用时程分析方法,研究了弹性约束刚度对斜拉桥减震的影响,并考虑不同场地土类别、不同斜拉桥结构对弹性约束减震效果的影响.结果表明,采用弹性约束抗震措施可以有效地降低塔梁交接处索塔弯矩和主梁纵向位移,但对塔顶位移和索塔墩底弯矩的减震效果不明显,甚至有增大趋势,场地类别和结构变化对弹性约束减震效果影响较大.因此,在实际工程中采用弹性约束减震时应根据桥梁的实际情况仔细分析方可应用.     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

大跨度钢桁斜拉桥上无缝线路制动力的计算

为探讨大跨度钢桁斜拉桥上无缝线路制动力的传力机制,基于有限元法和梁轨相互作用理论,建立了反映斜拉索、主塔、半漂浮体系等桥梁特征的梁轨纵向相互作用平面模型,分析了斜拉索刚度、主塔刚度以及半漂浮体系中粘滞阻尼器对制动力的影响,并提出了制动力的简化算法.研究结果表明:制动力满足斜拉桥上铺设无缝线路的要求,且其分布规律与普通桥上相同;粘滞阻尼器对制动荷载下斜拉桥上无缝线路梁轨相互作用的改善较明显,有效降低了梁轨相对位移,减小了制动力;与主塔刚度相比,斜拉索刚度对桥上无缝线路制动力的影响较大,因此,设计桥上无缝线路时,可只考虑斜拉索刚度的影响.     

基于小波包变换相关性的信号降噪方法及齿轮故障诊断

介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法,研究了该方法的降噪效果,同时比较小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

DEM在电视塔定位中应用的研究

本文应用DEM(DigitalElevitionModel)的理论,根据电视波在大气中传输的规律,计算出某电视塔在区域的覆盖面积,借助一个计算机程序,通过对区域的地形分析,自动地时最佳电视塔位进行预估,最后准确地衬电视塔定位。根据该塔位的履盖面积与塔高的关系(或根据覆盖面积的要求)确定最佳塔高。从而实现区域内以最低塔高覆盖面积较大(或满足履盖面积的要求)之设想。      

基于双参数的管道泄漏检测系统的研究

泄漏检测在油料长输管道安全生产中占有重要的位置,介绍了一种基于压力流量双参数的管道泄漏检测系统的总体设计。其中压力检测利用了负压波法,负压波拐点的提取引入了小波变换理论,对时间及负压波波速的确定提出了解决的方法。提高了泄漏检测灵敏度和定位精度。     

基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像弱小目标特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归（SVR）的自适应滤波的检测方法．该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器（SVRBAF）对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能．仿真结果表明：该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测．