路基压实过程振动信号去噪方法比选及效果验证

针对路基压实过程中振动压路机振动轮信号存在各种噪声干扰,结合高铁路基现场压实振动信号,引入傅里叶去噪方法和小波去噪法进行压实信号去噪。结果表明,小波去噪相较傅里叶去噪具有更高的能量比,能更好地保留压实信号的信息。在此基础上,将原始信号和小波去噪后信号的特征值分别与传统压实指标Evd进行相关性校验,结果显示小波去噪后的信号能更好地反映土体压实状态,证实了小波分析在路基压实信号去噪中具有很高的可靠性。     

基于连续压实检测方法的压实信号去噪及连续压实指标研究

路基压实过程中压路机振动信号存在各种噪声干扰,故选用常用的傅里叶去噪与小波去噪法,对路基试验段采集到的振动压实信号进行去噪,通过结果比对分析得出:小波去噪法能更好地保留压实信号的信息;进一步计算出两种去噪方法各自对应的压实指标HV,并与压实指标Evd进行相关性校验,发现小波去噪法对应的HV能够更好地反映土体压实状态。最后,在考虑小波去噪后信号的二阶谐波的基础上,提出了新的指标HVN,通过与E     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析。为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法。该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号。结果表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法。这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考。     

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EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究

针对EMD（empirical mode decomposition,经验模态分解）方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题,引入EEMD（ensemble empirical mode decomposition,集合经验模态分解）方法,对爆破振动信号进行去噪处理,并分析城市隧道掘进爆破振动信号的特征信息,从而研究城市隧道掘进爆破振动效应。以乌鲁木齐轨道交通1号线爆破开挖工程为依托,利用现场爆破振动监测数据,采用EEMD方法与EMD方法对原始爆破振动信号进行去噪处理,运用信噪比（SNR）法和均方根误差（RMSE）法对所得结果进行量化评估并进行比较,从而获得较准确的信号去噪方法,然后运用希尔伯特变换对去噪后的爆破振动信号进行时间-频率和能量分布特征分析。研究表明： 1）EEMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为30.51和0.005 5,EMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为20.88和0.010,EEMD去噪法要优于EMD去噪法; 2）在文章所述起爆方式下,隧道爆破振动的能量一般集中在频率段5～80 Hz,且主要分布在50 Hz以下的低频段,应采取合理的降震增频措施来控制爆破振动对建（构）筑物的影响; 3）爆破振动瞬时能量峰值与振速峰值所在的时刻一致,说明瞬时能量谱能较好地体现爆破过程中振动效应随时间的变化规律; 4）基于信号去噪及分析的研究结论,提出地铁隧道爆破振动控制技术。     

压路机实时压实信号的降噪研究

为了得到更加真实有用的压路机信号,针对振动压路机钢轮的振动加速度信号采集中所存在的噪声,在4种不同阀值原则下对振动加速度信号进行小波降噪处理,采用IIR低通滤波器对同一信号进行滤波去噪。结果表明,小波降噪方法在对压路机钢轮振动信号的处理中能够更好地降噪并保留有用信号。     

行驶车辆振动信号的小波分析

本文介绍了小波分析的理论方法，并上小波分析方法应用到了行驶车辆振动的分析中，即：通过二进离散小波变换，把实际振动信号进行多层小波分解，使异常信号和非平稳高频信号得到良好的时间定位和图形显示，并把信号的路面激励与本体振动分离开来。     

基于GCV准则和改进阈值函数的小波去噪方法研究

为了准确确定小波阈值,改善阈值函数的降噪效果,提出一种基于GCV准则确定阈值和改进的阈值函数相结合的小波去噪方法。首先对信号进行小波变换,定义基于小波系数的GCV函数,通过对其进行优化求解最小值来选取小波阈值,然后采用改进的阈值函数对小波系数进行处理,最后对处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。通过一已知信号和噪声的数值算例,对比了该方法与常用的确定阈值方法和软阈值函数的去噪效果,验证了该方法具有更好的去噪效果。应用该方法,对一座斜拉桥的健康监测系统采集的实测挠度数据进行分析处理,结果表明,该方法有效降低了噪声影响,降噪后的挠度与数值结果接近。     

基于小波分析的大跨径桥梁健康监测数据预处理研究

针对小波分析方法在桥梁健康监测系统中面临的小波基函数合理选择问题,采用一周期性仿真信号作为算例,考察了在其他研究领域内广泛用来进行信号去噪的Haar、Db、Sym、Coif、Bior、Rbio、Dmey等7种小波基函数,选取出去噪效果最显著的Bb8小波基函数.依托已建立的江阴大桥健康监测系统,对具有明显周期性的塔顶GPS的竖向数据进行去噪计算,并将计算结果与采用低通滤波进行去噪的结果进行比较分析.结果表明:由于小波方法采用了比低通滤波方法更为细致的处理方法,其去噪效果比低通滤波方法更有效.     

一种改进的小波消噪算法

针对传统小波变换在信号消噪中计算的不足,设计了一种改进的小波消噪算法.该算法保留了小波分析处理时变信号的优势所在,但较传统的消噪应用,算法相对简单,易于实现.利用实际数据对该消噪算法进行了数据验证,并与传统小波消噪算法等对比算法进行了效果对比.验证结果表明,所提出的新算法效果较好,具有一定实用性.     

小波包分解在氢发动机异常燃烧诊断中的应用

氢发动机燃烧压力信号包含了丰富的燃烧信息,基于压力信号可以应用小波变换法提取异常燃烧信息。鉴于小波包分解继承了小波变换所有的时频局部化优点,并且可以有效地提取微弱燃烧信息,从而能够为信号提供更精细的分析方法。对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为消除氢发动机的异常燃烧提供了技术基础。     

基于区间的小波包振动信号特征提取方法研究

基于小波分析与神经网络的振动信号故障诊断方法,提出采用基于区间小波包分解方法来提取振动信号的特征向量来取代传统的小波包分解方法,并以295柴油机进排气系统故障诊断为例验证采用该方法的有效性,结果表明,基于区间的小波包特征提取方法较传统方法能大大提高进排气系统的故障识别率。     

Knocking detection using wavelet instantaneous correlation method

In this study, we propose a new method for knocking detection that utilizes the vibration signal measured by a knock sensor under the knocking conditions known as a real mother wavelet (RMW), and carry out instantaneous correlation from the wavelet transform. We call this method the wavelet instantaneous correlation (WIC) method. The degree of similarity between the RMW and the vibration of the engine block was judged and only the knocking signal from the vibration of the engine block was extracted. The results obtained here show that the method proposed in this study is useful for knocking detection even if the engine speed is very high at 6000 rpm.     

基于零空间追踪和SWT的柴油机信号降噪研究

为减少柴油机振动信号的噪声干扰,提取有用的信息,提出了一种基于零空间追踪算法和同步压缩小波变换相结合的组合降噪方法,利用压缩小波对主频信号精细重构的优点与零空间追踪算法的自适应分解的特点对信号进行降噪处理。该方法相比 EMD 更加适应柴油机振动信号特点,仿真和实例信号表明,该方法取得了较好的降噪效果。     

基于振动信号和小波变换的转速测量方法研究

通过分析发动机振动信号的基频与转速之间的数学关系,设计了基于LabVIEW的采集系统,利用小波变换的方法提取振动信号的基频,提出了一种精度高、易于实现的发动机瞬时转速检测算法,并通过试验验证了该方法的可行性.经过与实际转速比较,该算法的误差率在1%以内,准确性和鲁棒性均符合测量求,具有重要的实用价值.     

应用移动质量法的结构损伤小波识别方法

为提高结构损伤识别的精度,充分发挥小波识别在特征提取、信号奇异性检测、信号降噪等方面的独特优势,提出采用移动质量多次检测法的结构损伤小波识别方法。该方法采用移动质量块在不同位置对桥梁进行多次测量,利用各次测量的频率值的变量来确定桥梁结构的其他模态参数,从而确定桥梁的局部单一和多处损伤情况。采用数值算例对该方法进行验证,结果显示,对简支梁的单一和多处损伤识别效果明显。     

隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究

为了准确揭示隧道爆破振动信号所包含的反映爆破特征参数的重要信息,通过EMD分解与交叉小波变换组合分析方法对实测爆破信号进行分析,得到各分量与原信号的相关性系数,从而准确判别出信号的主分量。再依据相关性系数对包含主分量在内的相关分量重组并进行Hilbert变换取模值,精确识别出隧道采用的各段别雷管的毫秒延期时间。结果表明： 组合方法确定的主分量及相关分量重组信号能够突出爆破信号的主要特征,对隧道爆破信号的分析效果好。