隧道爆破振动信号EEMD分解后小波包降噪法研究

对比了常用4种降噪方法的优缺点,针对隧道爆破振动信号随机、瞬态、非平稳且含非纯白噪声的特点,提出先对振动信号予以集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)然后采用小波包降噪的方法。该方法可在消除随机噪声的同时,更多地保留信号的细节特征,尤其是信号中存在高频有效分量时更为优越。经EEMD分解后在最佳小波基和最佳分解级数下小波包降噪法的降噪效果优于小波降噪法、缺省阈值降噪法和Birge-Massart阈值降噪法。可为隧道爆破振动信号的处理和分析提供参考。     

基于桥梁动力响应差和提升小波变换识别梁桥损伤

基于损伤桥梁在移动车辆荷载下的动态响应特点以及提升小波变换在奇异性检测方面的优越性能,提出了对不同大小移动车辆荷载作用下的单点桥梁加速度响应差值进行提升小波变换,通过提升小波系数峰值识别桥梁损伤的不依赖无损模型的损伤检测方法。数值分析表明,该方法可以有效识别不同程度、不同位置和多处桥梁损伤。其次,讨论了不同测点位置、荷载速度、噪声水平对损伤识别效果的影响,表明该方法具有较好的抗噪性;测点距离损伤位置越近,损伤识别效果越好;当荷载速度过大时,损伤信息易被淹没,损伤效果变差。     

小波包变换频率混淆的消除及其在桥梁健康监测中的应用

在分析离散小波包Mallat算法引起频率混淆的原因基础上,提出消除频率混淆的改进算法.运用改进算法对斜拉桥的加速度信号进行分析,结果表明:小波包能量分布同结构的固有频率一样能够表征结构的固有特征,而且还能够反映结构的局部特性.利用损伤前后结构信号的小波能量互熵,并引入相应的权重,在一定的置信水平下能够准确识别损伤的位置.损伤识别结果表明:对于单一损伤状态,小波能量互熵能够较好地定性和定量描述损伤程度;对于复杂的多处损伤状态,小波能量互熵只能识别出损伤的位置,难以定量描述各处的损伤程度.该方法具有较强的抗噪能力.     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。     

基于小波能量熵的铁路简支钢桁梁桥损伤预警方法

以铁路简支钢桁梁桥为研究对象,将列车荷载简化为移动荷载列,对移动荷载作用下的结构响应进行离散小波变换,计算各层小波能量。利用小波能量熵对信号突变的敏感性,提出一种基于小波能量熵的桥梁损伤预警方法,并应用该方法对某下承式钢桁梁桥各种类型损伤预警工况进行分析,研究损伤程度、损伤位置和测点位置对预警效果的影响规律。结果表明:所提方法可对钢桁梁桥不同位置和程度损伤的出现时刻进行准确预警,具有较强的鲁棒性,且可较为完善地解决边界效应问题;损伤预警效果与损伤程度呈正相关,测点位置与损伤位置距离越近,损伤预警效果越明显。     

提速道岔小波包能量熵故障诊断方法

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,然后根据能量熵定义故障诊断指标,并对每相电流的故障诊断指标设定2个阈值,来定量划分故障类型。实验结果表明:道岔不同故障情况下,三相电流小波包能量熵分布有一定的规律,故障诊断指标阈值的设定能有效划分道岔故障类型,待测样本测试结果与现场诊断结果一致。     

城市轨道交通车辆轴承故障诊断方法研究

基于谐波小波和加速度包络技术对轨道交通车辆滚动轴承的故障诊断方法进行研究。首先运用小波滤波对轴承的振动信号进行降噪;其次通过谐波小波包分解实现了对滚动轴承故障信号的特定频带选择;最后用加速度包络技术对分解后的信号进行包络解调,进行故障诊断。在轴承试验平台上对内圈故障轴承进行了试验,通过分析加速度包络谱,提取轴承故障特征频率,与理论值接近,验证了方法的有效性。     

基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究

为在强噪声下准确利用振动信号进行齿轮故障诊断,提出了基于小波阈值和约束独立成分分析(CICA)相结合的算法。该算法首先对输入信号进行小波阈值降噪预处理,提高了输入信号的信噪比,然后基于齿轮特征频率建立参考信号,将降噪后的信号作为CICA的输入信号,利用CICA算法有效分离出齿轮故障信号,识别了故障特征。为了验证该算法的有效性,进行了仿真和实验测试信号分析,结果表明,该算法可以有效提取齿轮故障信号,实现齿轮的故障诊断。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.     

小波变换在结构损伤识别中的应用研究

针对土木工程结构的复杂性和数据的不完备性，以小波分析为理论基础，结合多尺度分析理论和数值模拟，对结构损伤识别进行了研究。主要分析了结构动力参数在损伤后的变化特征，对单自由度框架的加速度信号进行小波分析，得到结构损伤的时刻；研究了利用空间域信息对结构损伤位置的识别问题，对带裂缝悬臂梁的变形曲线进行小波变换，判定了结构损伤位置。     

大跨多线高速铁路钢桁拱桥车——桥振动安全预警研究

基于南京大胜关长江大桥健康监测系统,对高速列车行车工况下大跨多线铁路桥梁的振动响应进行在线识别。根据大跨多线铁路桥振动加速度幅值会在1个或多个车速点存在明显峰值的特征,提出基于小波包分解法和区间估计理论的车—桥振动安全预警方法。依据不同行车工况下桥梁振动加速度响应幅值、高速列车车速的相关性,采用小波包分解法提取反映桥梁结构振动加速度幅值随车速变化的桥梁加速度幅值在列车车速坐标上的中值线;采用区间估计理论,得到反映桥梁运营过程中桥上列车载客量和轨道不平顺状况等随机因素对车—桥振动影响的桥梁加速度幅值围绕中值线的波动区间;最终基于加速度幅值—车速中值线和加速度幅值波动区间,实现运营中大跨多线高速铁路钢桁拱桥车—桥振动性能的安全预警。     

基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。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。     

基于分数小波变换的空域相关特性的信号降噪新方法

简要介绍了分数小波变换的基本思想及在信号处理方面的特点。利用分数小波变换系数在不同尺度上对应点处的相关性对其进行选择和处理,这样处理后的分数小波变换系数基本上对应着信号的边缘,然后对信号系数进行重构,达到了降噪的目的。以数值仿真和实测齿轮箱振动信号为例,研究了该方法的降噪效果,同时和小波包直接降噪进行了比较。结果表明,该方法能够有效降低振动信号中的背景噪声。     

基于小波包分析的城轨车辆受电弓实测动应力研究

为研究受电弓应力变化并预估受电弓实际寿命,在上海地铁1号线和11号线实际运营线路上,开展受电弓动应力实测研究。通过受电弓动应力实测数据归纳和剪裁,获得动应力环境试验谱,采用雨流计数法分析评估了受电弓疲劳寿命。为避免传统去噪算法易将部分真实动应力信号视为噪声,从而导致动应力信号能量损失,采用小波包分析(Wavelet Packet Analysis)法对获取的受电弓动应力信号进行多层次高频和低频分解,并对分解所得系数进行阈值处理,有效地去除动应力信号中的真实噪声,结果表明:小波包法能明显改善受电弓动应力去噪性能-信噪比SNR和根均方误差RMSE,且在不同噪声水平下的去噪性能均优于传统去噪算法;既能有效去除受电弓动应力谱中的噪声成分,亦能保留动应力信号细节特征。     

基于小波包能量熵的钢轨波磨检测方法

针对目前轨道波浪型磨损检测效率慢、成功率低等问题,提出一种基于小波包能量熵的轨道波磨检测技术。首先建立轨道波磨简化模型及车辆集总化参数模型并搭建SIMPACK仿真动力学模型,其次创新性地将小波包和能量熵相结合应用在轨道波磨检测领域,再通过仿真模型得到不同波磨分组下的轴箱振动响应,然后对振动加速度信号进行4层小波包分解并计算各节点的小波包能量和小波包能量熵,最后通过对比分析仿真结果确定轨道波磨故障类型。     

基于小波包变换和BP网络的铁道车辆滚动轴承故障诊断方法

针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,再通过小波包分解,构造特征向量,以此作为故障样本对改进的BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明,基于该方法的故障诊断系统能够很好地诊断出铁道车辆滚动轴承内圈、外圈及滚动体表面出现的疲劳、剥落、磨损和裂纹等故障,具有实际工程应用价值。     

小波分析在机车振动信号分析中的应用

通常从机车上采集的振动信号混有大量的噪声,现利用小波变换进行降噪,仿真结果表明小波变换能够有效地去除信号中的噪声,特别适应于信号中混有白噪声。提出利用小波包技术构造机车振动信息的特征向量,对检测机车的走行品质有一定的应用价值和现实意义。     

CRTSⅠ型双块式无砟轨道轨枕连接面损伤行为分析及识别研究

双块式无砟轨道轨枕块与道床板连接面易发生脱粘损伤。为实现CRTSⅠ型双块式无砟轨道轨枕块和道床板连接面的脱粘损伤程度识别,利用内聚力模型建立含轨枕连接面损伤的有限元模型,施加列车动荷载激励,并基于小波包分解对不同损伤程度下的轨枕块与道床板的振动响应进行研究。结果表明:(1)轨枕连接面脱粘将显著提升轨枕块和道床板的振动响应,底面脱粘导致的振动响应更为显著;(2)通过小波包分解提取频带能量作为损伤特征指标,其频带能量增幅达到6%以上,可以识别损伤的程度;(3)随着轨枕连接面脱粘损坏程度的加深,轨枕块振动响应提升更为显著,应严格控制轨枕连接面脱粘程度。     

小波包方法在车载FSK信号中的应用

FSK信号作为保障铁路安全运行的主要信号制式，在国内铁路上现在有两种，是法国引进的UT信号和国内自主开发的YP信号，小波变换是继傅里叶变换之后的重大突破，而小波包则是小波变换的进一步发展，克服了小波变换的一些不足，本文首先研究了车载FSK信号的特征，再利用小波包对车载FSK信号进行滤波处理，文中，给出了如何确定给定频率的信号在小波包分解树各个分解层中对应节点的算法，在滤波处理过程中，为了处理带内的噪声，也给出了采用阈值的方法来减少带内白噪声，阈值的选取充分应用到FSK信号的小波包分解的特点，最，我们给出了计算机产生的仿真FSK信号和现场采集的FSK信号的两种仿真，仿真结果表明，根据车载FSK信号的特性，小波包方法是处理车载FSK信号的有效方法。     

小波消噪在电力电子装置故障检测中的应用

考虑电力电子装置中噪声因素对故障检测和识别的影响,用多尺度小波变换和小波包变换对信号进行消噪.小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频成分包含信号的主要性能,高频含较多的噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.然后利用Matlab对电力电子装置故障暂态信号进行消噪处理,比较各种消噪方法的优缺点,并结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法和原则.仿真结果表明,基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的实用方法.