基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波，把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取，并结合小波消噪技术，在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。     

基于小波理的奇异信号分析

鉴于传统信号处理对非平衡信号的局限，小波分析作为一种具备时间－频率局部特性的信号处理方法，已成为众多领域的研究热点。笔者介绍了小波变换的部分性质，分析了小波变换与Fourier变换下的奇异信号特性，并以此进行奇异信号检测。     

基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波,把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取,并结合小波消噪技术,在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位.仿真表明上述方法是有效的.     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

实测VFTO波形中几种时频分析方法的特征比较

在气体绝缘变电站(GIS)中,由于在GIS内部存在缺陷会产生特快速暂态过电压(VFTO)波形,使GIS内部放电发生故障,因此要抑制VFTO波形的产生,从而保障GIS变电站设备的安全运行。可知VFTO波形具有非平稳性,快速Fourier变换无法描述时域方向上的变化特征,故采用以下几种方法对波形进行分析:Wigner-Ville分布、小波变换及S变换。通过不同的时频分析方法,可以得到不同的特征量以进行比较。结果表明对VFTO波形进行S变换,其解决了短时Fourier变换和小波变换的缺陷。通过窗函数的自适应调节,可以直观地分辨出在信号幅值的最大值处,较小值的信号呈圆状扩散开来,实测论证了S变换应用于VFTO时频分析的适用性和可行性。     

EMD技术在机械震动故障中的诊断方法

齿轮箱是船舶机械动力系统的核心装置,连接着动力系统各精密零部件,在船舶的整个航行中起着动力枢纽作用,对它的故障诊断的效率及准确性关系着航行的效率,也船舶系统工程重要研究方向。传统的故障诊断依靠测量设备对振动点进行大量测量,随后通过时域信号分析,其测量工作繁重且信号分析复杂度较大,已越来越不能适应现代故障检测要求。本文利用EMD技术对机械振动中的故障进行检测,对振动信号降噪利用小波变换进行处理,有效提高了诊断效率及精确度。     

基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法

常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。     

基于LabVIEW的管道泄漏检测信号处理方法

选用小波阈值去噪方法,利用LabVIEW中的函数模块实现信号的滤波和数据处理。利用小波变换的多尺度功能提取信号的突变或瞬态特征,准确地求取奇异点的位置,获得压力信号传播到首尾端的时间差。有效提高了压力波传播时间差的测量精度,从而提高管道泄漏点的定位精度。     

超声回波信号的小波消噪研究

利用小波变换的时频局部化性质,对超声回波弱信号特征进行提取,得到了较好的边缘信号,从而对信号进行全面细致的分析。理论分析和仿真结果表明,小波分析方法适合于超声回波信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间（空间）分辨力,具有准确度高、抗噪声性能好等优点。并将该技术应用于物距测量中,提高了系统测量的准确度。     

船舶混沌噪声特性提取方法研究

为对船舶结构故障进行实时预报,本文基于小波变换理论,建立混沌振动信号的离散、分解以及重构模型,对船舶故障特征信号进行提取。以某船舶振动信号为例,在信号两端采用软窗域函数重构,而信号中间位置采用硬窗域函数进行重构,然后采用本文建立的模型进行特征信号的辨识,得出子结构特征信号。结果表明:本文建立的模型较为有效,且计算速度较快,能够为工程应用提供参考。     

采用多分辨奇异分解算法的船舶故障诊断技术

为了保障船在机械设备的运行可靠性,研究船舶机械的故障诊断技术有重要的价值,本文主要采用噪声分析法对船舶机械的运行状态进行诊断,并结合小波变换和奇异值分解算法,研究船舶机械设备噪声信号的分析,对于提高传统的船舶故障信号分析技术以及故障诊断的精度有重要的意义。     

小波与其计算

作快速小波变换。文章较完整地论述了波变换原理的基本部分，性质，特点与计算方法。对确定性信号而言，有些规律有助于定性判断信号的小波变换图形。     

提升小波变换在大型齿轮箱分析中的应用

讨论了提升小波变换在大型复杂齿轮箱故障信号特征分析的应用。通过实验分析,得出通过提升小波变换不仅可以有效的去除噪声、提高信号信噪比,还可保留原始信号的非线性特征,有利于后期故障特征提取的精确性。     

小波神经网络在电路故障诊断中的应用研究

从连续小波变化求信号极值点和离散小波变换检测随机信号频率结构的突变两个方面分别进行了描述.指出小波神经网络在电路故障诊断中的优势与发展前景以及小波分析方案的软件实现.最后指出了小波分析理论在电路系统故障诊断中的不足之处和发展方向.     

小波分析在输电线路行波故障测距中的应用

将小波变换对信号奇异性的检测功能应用到输电线路故障测距中,分析了行波在母线、故障点等阻抗不连续处的反射情况,说明了输电线路行波故障测距的基础。提出了单端行波故障测距的方法,该方法经过Matlab/SimPowerSystem仿真验证,具有较高的可靠性和准确性。     

机械故障诊断中的振动信号技术研究

本文提出一种基于分形指数理论和小波网络的船舶机械故障诊断方法。当故障发生时,船舶机械通常产生非平稳的振动信号。在本文提出的方法中,小波变换用于定位时间频域中振动信号的特征,并且在分形理论之间的小波变换的相互关系的视图中,从作为提取故障的特征的小波变换系数获得的全部和局部分形指数信号,其被输入到用于故障模式识别的径向基函数。改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化技术用于完成网络结构参数。通过选择足够的样本来训练故障诊断网络,并且将表示故障的信息输入到需要训练的小波网络中,则可以根据输出结果确定故障类型。通过对定子温度波动和转子振动的实验表明,小波分形网络可以为船舶机械的故障诊断提供有效的方法。     

小波变换与其示例分析

本文在论述有限长度散信号的小波变换的基础上,从数值滤波的观点解释小波变换,并对若干常用信号（周期与非周期）作了小波变换。文中算例则直观地反映小波变换的多分辨率、数据压缩等性质。     

小波分析在故障诊断中的应用

在分析小波变换原理的基础上,根据设备出现故障时的信号特征,介绍了小波分析在降噪及故障诊断中的应用。重点分析了小波变换应用于设备故障诊断的优点及其优于傅里叶变换等其他方法的数学机理。最后通过实例验证小波分析在故障诊断中的应用,并通过与傅里叶变换对比,表明小波变换能克服傅里叶变换的固有缺陷,准确提取故障特征。     

基于卷积型小波包变换的船用水位调节器故障辨识

以某型蒸汽船的主冷凝器水位调节器为研究对象,应用卷积型小波包变换提取各种故障信号分解后的相对小波包能量,建立水位调节器标准故障库,并引进Euclidean空间距离公式作为判据进行故障识别。实验结果表明,该方法可以对水位调节器的典型故障进行快速、正确分类,降低了其故障定位与维修的盲目性。     

基于参数优化小波变化的舰船目标检测方法

常见的舰船目标检测方法是通过对雷达的回波信号进行分析,优化舰船目标检测模型。本文结合小波变换算法,重新构建了舰船目标的检测模型,对目标检测的数据进行了分析。通过迭代优化,对小波变换模型中的参数进行了调制。实验结果表明,基于小波变换的舰船目标检测模型具有很强的适应能力,能够显著提高目标检测能力。