齿轮传动故障诊断方法综述及应用研究

介绍了基于粒子群优化的小波神经网络,基于相关分析与小波变换,基于小波包和BP神经网络和基于小波分析等故障诊断方法,分析比较了各种方法的优缺点,并对提出了基于多数据融合的故障诊断方法将成为今后齿轮传动故障诊断的主要发展方向。     

世界上迷人的地铁站点

上海是我国首个地铁运营里程超过400公里的城市。上海地铁中有一座在全世界都叫得响且让乘客过目不忘的地铁隧道——上海外滩观光隧道。乘客乘坐地铁沿647米长的色彩变换不断的隧道旅行，会有一种如梦如幻的感觉。它和世界各地另外8个地铁站均被认为是全球最迷人的地铁站点。     

基于动力特性与小波变换的损伤检测方法在海洋平台中的应用

研究了平台下部结构的不同位置发生不同程度损伤时，利用数值计算可以得到平台结构的固有频率、振型、模态应变能、频响函数等有关参数。利用上述参数变化，可以用来识别损伤、损伤位置以及损伤程度。研究表明，振型参数可以用来对损伤进行定位，模态应变能方法可以发现结构的早期损伤，而频响函数可以发现下部结构任何构件的断裂；借助于小波变换对频响函数进行分析，可以发现早期结构损伤。     

基于小波神经网络的舰载雷达目标识别方法

介绍了用于雷达目标识别的小波神经网络的结构与算法。该方法基于子波变换进行特征提取和识别，在最小均方能量准则下，用共轭梯度算法求解子波函数线性组合的尺度和延时参数，以及神经网络的权值。结果表明，该方法的实际结果具子波的非线性，可有效解决雷达目标的识别问题。     

动态三维面形测量研究

光学三维面形测量技术，具有非接触、快速、精度高等优点，已得到了广泛的应用。基于傅里叶变换轮廓术（Fourier Trans form Profilometry，简称FTP）的三维面形测量是一种具有广泛应用前景的方法。其基本思想是利用信号的频谱特性来恢复物体的三维面形。和莫尔轮廓术、位相测量轮廓术等其它三维传感技术比较，FTP具有只需要一帧变形条纹图就能恢复出物体的三维面形的特点，     

基于钢轨频响特征扣件扣压力评估技术研究

扣件压力是影响轨道交通轨道扣件运行质量与安全的重要参数之一。通过激振钢轨，采集钢轨振动测试数据，运用HHT方法和边际能量累积值分析钢轨频响特征，进而判断在一定范围内是否存在扣件松脱。研究结果表明：激振下钢轨其振动边际能量主要集中于1 200 Hz附近，同一位置处，随扣件扣压力不断减少，扣件边际能量累积值持续增大；通过实测边际能量累积值，可识别敲击点左右各3 m范围扣件扣压力是否存在不足。本文研究可为扣件扣压力检测及评估提供一种相对快捷、准确的方法。     

白光散斑法自动测量微小位移的理论分析

对白光散斑法自动测量物体微小位移的理论依据进行了详细的分析，通过两次傅氏变换导出了包含位移的信号峰值的完全表达式，阐述了自动化测量的物理过程。     

利用小波分析技术诊断柴油机的轴承故障

讨论了小波变换的定义，性质，并将小波换理论应用于柴油机滚动轴承的故障诊断。     

基于小波变换的传感器故障检测技术研究

介绍了小波变换的基本理论及小波技术用于传感器故障检测的基本原理，给出了传感器故障检测方法，仿真实例证明了这一技术的有效性。     

轨道移频信号特征频率小波变换提取探讨

结合频谱分析和小波变换,采用LKJ2000型测试台产生的信号,对轨道电路移频信号进行调解,结果表明所用方法能有效提取轨道电路移频信号的上下边频和低频控制信号的特征频率.最后,对3种特征频率提取方法加以综合,给出了提高信号提取可靠度的逻辑算法.