基于小波变换的汽车振动信号去噪分析

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并针对汽车振动信号的非平稳性特点,对驾驶员座椅振动信号用dB4小波进行了多分辨分析和小波包分析,并运用Matlab中的WaveletToolbox对其进行去噪处理,取得了明显的效果。通过与Fourier去噪的比较,可以看出小波变换在汽车振动信号去噪中有着Fourier分析无可比拟的优点。     

基于S变换的汽车零部件疲劳载荷谱编辑法研究

小波变换和短时傅里叶变换为频域载荷谱编辑方法的主要分析工具,小波变换法分解函数及分解层数难确定和短时傅里叶变换法窗宽固定的缺陷,导致对随机载荷的分析结果存在偏差,影响载荷编辑质量.为解决此问题,基于S变换基本理论,探索S变换在载荷加速编辑领域的应用,对试验场采集的应变信号进行S变换分析提取最大幅值谱,并以此为依据提取轮...     

六滚柱式定向离合器故障的小波包变换诊断方法研究

论述了小波包分解及其能量谱处理六滚柱式定向离合器故障的原理与方法。应用小波包分解及其能量谱直观地识别出故障的特征频带,并进行了量化分析。结果表明:小波包及小波包分解能量谱比传统的傅立叶分析方法具有更大的优越性和实用价值。     

利用小波包变换实现电力系统谐波分析

小波包变换(WPT)建立在小波变换的基础上,可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,具有更好的谐波分析特性。但是现有的小波包变换算法实现的频带划分不是按频率大小顺序排列的,给系统和谐波分析带来混乱。根据采样定理和滤波器组实现电路分析了小波包变换实现频带划分的特点,并利用改进的小波包变换实现算法进行系统分析,实例验证这种新的小波包分解结构对谐波分析具有更好的特性。     

基于小波包分析的结构损伤识别研究进展

小波包分析是对小波分析中没有细分的高频部分进行进一步分解,是一种更为精细的时频分解方法,可实现对非稳定信号的时频分析.首先阐述了结构损伤的小波分析和小波包分析的基本理论,然后主要围绕小波包能量谱损伤指标,分别对其在结构损伤的定位、微小损伤识别、在线健康监测和预警、材料缺陷检测、数值积分计算误差消除等方面的试验研究和应用情况进行了全面介绍,最后指出了结构损伤识别的小波包分析方法需要进一步研究的问题.     

基于小波包变换的信号降噪方法及转向控制故障诊断

简要介绍了汽车转向系统的工作原理,转向信号的好坏直接影响汽车行驶的安全性;同时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.文章研究了该方法的降噪效果,同时比较了小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果.将该方法用于转向控制的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别转向控制的典型故障.     

小波分析在变速器齿轮故障诊断中的应用

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。针对变速器齿轮振动信号的非平稳性特点,通过对变速器齿轮振动信号用db4小波进行了多分辨分析,说明这种方法可以有效地对变速器齿轮故障进行诊断。     

基于小波变换理论的车辆实测载荷谱优化处理方法研究

鉴于工程中采集到的车辆道路载荷谱易受外部环境干扰而存在噪声和异常的尖峰信号,而传统的傅里叶变换滤波方法容易将真实信号随噪声信号同时滤除,本文中研究了基于小波变换理论的车辆实测道路载荷谱降噪方法。选用Daubechies小波函数,结合多种小波阈值降噪准则对某试验车辆实测道路载荷谱进行降噪处理,系统性地研究了不同小波阈值降噪准则和小波消失矩对实测含噪随机载荷信号的降噪性能。结果表明,基于小波变换的降噪方法能有效剔除干扰噪声信号,其中Heuristic SURE准则对原载荷谱各项载荷特征的保留效果最好。此外,研究了基于小波变换理论的实测载荷谱中异常尖峰信号自动检测方法,为车辆实测道路载荷谱的优化处理提供了一定的参考。     

基于尺度—小波能量谱和神经网络的内燃机故障诊断

为了对内燃机气门及活塞—连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在不同尺度上的能量分布,即信号的尺度—小波能量谱。其能量主要分布于尺度范围1~32,且相同故障模式下的尺度—小波能量谱呈现出相似性,不同故障模式之间的尺度—小波能量谱存在很大的差异性,以此作为不同故障模式的信号特征,结合BP神经网络方法,实现了对待检信号的正确识别。     

小波包分解与共振解调分析在发动机配气机构磨损故障特征提取中的应用

以常见的机械磨损故障——气门间隙过大故障为例进行了试验研究,提取缸盖振动加速度信号进行分析,发现故障状态的时域信号有明显低频周期性冲击,但在频谱的低频区间未现冲击频率;同时,在故障状态频谱中,3 000~4 500Hz范围的高频段振动能量有显著增加。通过小波包分解方法对信号分解至该故障特征频段,再进行希尔伯特解调分析,解调谱现显著的对应低频冲击的频率成分,可作为故障识别特征。分析结果表明,气门间隙过大故障造成的冲击引起缸盖或其部件共振调制现象,综合运用上述时域、频谱和共振解调分析,可对配气机构磨损故障进行故障特征提取,从而为准确诊断故障提供依据。