非高斯非平稳背景噪声中的信号检测方法

在非平稳非高斯背景噪声下,使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。文中利用小波包变换,通过将信号及噪声变换到小波包系数域,使得噪声在某些尺度及子空间上的小波包系数成为近似乎稳高斯噪声,从而运用信息融合的思想和经典信号检测理论的分集检测方法,对非平稳非高斯噪声下的确知信号检测问题提出了一种新的检测算法。仿真实验表明该方法是经典信号检测理论的有效推广。     

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。     

航空发动机转子碰摩故障信号广义S变换方法

为了有效提取航空发动机转子碰摩故障信号,提高碰摩故障诊断的准确性,采用广义S变换方法,把碰摩信号变换到相空间中,在相空间检测和提取故障特征,并与连续小波变换的结果进行了比较。变换分析结果表明:在广义S变换域可以更清楚地反映出信号的时频局域化特性和奇异点位置,易于检测出碰摩点的位置,广义S变换有较好的抗干扰能力,在变换域易于信号与噪声的分离。     

改进奇异值分解技术在齿轮故障信号降噪中的应用

改进了奇异值分解技术,利用仿真信号验证了改进的奇异值分解技术对齿轮故障信号提取的有效性,并从实测齿轮裂纹信号和齿轮断齿信号中提取出了故障特征信号.研究表明该方法能在强噪声背景下提取出齿轮故障信号,但强噪声对提取效果有一定影响.     

小波变换在输电塔结构损伤位置识别中的应用

采用小波变换极大值在多尺度上的变换规律表征信号突变点的性质,从而确定信号有无奇异点并确定其位置,进而对等截面悬臂梁进行损伤位置识别。然后将该小波变换方法应用于大型输电铁塔的损伤位置识别。考虑到对大型结构施加荷载和监测变形曲线较为困难,提出了利用环境激励下的加速度响应沿高度变化的曲线作为基本信息进行小波变换的识别方法。结果表明,该方法能有效地识别沿高度刚度均匀分布或渐变的高耸格构式塔架的损伤位置,对存在刚度突变的塔架无法有效地识别刚度突变处的损伤。     

基于负压波-流量法的管道泄漏检测试验系统(英文)

构建了一套基于负压波和流量的管道泄漏检测试验系统.该系统利用研华PCI-1710HG数据采集卡实时采集管道的压力和流量数据,利用小波变换去除混杂在压力和流量数据中的噪声信号,采用连续小波变换检测压力和流量数据的奇异点从而实现泄漏的检测与定位.监测系统的软件部分采用NI公司的图形化编程语言LabVIEW开发.该系统能及时检测管道泄漏并进行定位.     

基于负压波-流量法的管道泄漏检测试验系统

构建了一套基于负压波和流量的管道泄漏检测试验系统．该系统利用研华PCI-1710HG数据采集卡实时采集管道的压力和流量数据，利用小波变换去除混杂在压力和流量数据中的噪声信号，采用连续小波变换检测压力和流量数据的奇异点从而实现泄漏的检测与定位．监测系统的软件部分采用NI公司的图形化编程语言LabVIEW开发．该系统能及时检测管道泄漏并进行定位．     

基于小波分析的大型回转支承故障特征信号的提取

现场的测试及分析发现，门座式起重机回转支承的局部损伤及由缺陷类故障所引起的低频振动信号由于受到系统高频固有振动及其他背景噪声的干扰而难以分离，小波分析以其良好的时频局部化分析特性，弥补了传统信号分析方法如傅立叶变换、短时傅立叶变换等的不足，较好地实现了对信号全貌及其局部特性的双重分析．文中提出利用小波分析方法的特性有效地提取回转支承装置在强噪声等复杂背景下的局部损伤及缺陷类等故障信息．     

基于小波变换的机械振动故障诊断系统的研究

小波变换具有良好的时频局部性质.论文介绍了小波变换的基本理论,阐述了小波变换用于机械振动信号的奇异性检测以发现机械故障的原理.根据对振动信号小波变换的系数模极值点来定位奇异信号,检测机械故障.给出了系统实现的硬件框图和软件流程.试验表明,系统可以发现故障机械振动信号带有的奇异性,实现旋转机械的故障诊断.     

基于信号预处理和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号复杂和非平稳的特点,及故障信号常常淹没于各种噪声的情况,先利用消除趋势项和小波降噪对包含故障信息的信号进行预处理,再应用Hilbert变换对信号进行包络解调和频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率,并判断其故障模式.对滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障的诊断试验,证明了信号预处理和希尔伯特(Hilbert)变换相结合的方法对滚动轴承内圈和外圈局部损伤故障的诊断是有效的和可行的,但不能很好地检验出轴承滚动体的故障特征