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。     

基于小波变换的汽车车型识别

介绍了多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型识别系统的一种识别方法。主要是利用小波变换具有良好的多尺度特征表达能力，以及能在空域、频域和方向上分别进行分解，而且能够去除冗余信息和噪声等优点对汽车图像进行分解。然后把分解后的图像作为多层前馈神经网络的输入节点，对自动喷漆线上的汽车车型进行识别。结果表明：基于小波变换的神经网络汽车车型识别方法，能够识别返修车，提高了车型识别率。     

用于交通事故分析的汽车碰撞计算机模拟方法

应用非线性有限元结构分析软件对多种轿车正面碰撞的过程进行了计算机模拟.给出位移、速度、加速度、能量等特征参数的基本规律.指出汽车正面碰撞的变形与速度的关系为抛物线方程和轿车的分类方法,并给出其实用方程.将其应用于交通事故分析,为交通事故责任认定提供了理论依据.     

利用小波变换对钢索公路护栏的拦截性能研究

实车与足尺护栏碰撞试验是研究公路护栏的安全性最直观和有效的方法,其本质上是以实际交通事故再现的方式分析碰撞前后汽车相对护栏的运动状态和乘员伤害情况。通过实车与足尺钢索护栏的碰撞试验,用小波变换方法分析碰撞过程中的非线性、非稳态信号,能够较为准确的研究护栏、汽车和乘员的动态响应特性。结果表明钢索护栏完全符合要求,为高速公路护栏的设计、施工以及在不同地点的设置提供有益的借鉴。     

基于小波变换和神经网络的汽车安全部件故障识别

汽车安全部件的工作状态直接影响汽车的安全行驶，运用小波变换理论对汽车在不同部件参数作用下的运动参量进行小波分解。提取相关低频信号和车辆动态评价指标作为汽车运动的特征值，结合神经网络技术进行了部分安全部件的故障状态识别。     

基于小波变换的交通车流密度分析

车流密度是研究交通流理的重要参数之一。小波变换是近年来兴起的一种信号分析工具，它可以将信号进行多分辨分析。本文将小波变换应用于车流信号的分析，从而更好地分析它的概貌与局部细节。     

基于小波变换的ITS数据集成方法研究

为了提高实时的ITS数据对交通规划的实用性,需要对原始的ITS数据进行合理的集成,以满足不同类型用户的需求。首先对运用统计分析和小波变换两种方法进行ITS数据集成的原理做了分析和评述,然后重点建立了基于小波变换理论的ITS数据集成方法,该方法将一段时间内的ITS数据视为随时间变化的随机信号,利用小波变换将ITS数据分解为低频成分和高频成分来进一步处理,最后应用MATLAB软件结合实际数据进行了编程实现,并给出了不同分解层次下的建议集成度。     

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.     

汽车侧面碰撞的CAE仿真分析

汽车被动安全开发,需要进行大量的整车碰撞和SRS验证,周期较长,过程复杂。随着GB、C-NCAP等评价要求的提高,往往需要投入高昂的开发费用,而进行汽车碰撞安全的CAE仿真计算,并进行结构优化模拟,逐步成为研究汽车耐撞性的必然选择。本文对汽车侧碰进行建模,根据仿真结果对基础车型进行评价,并通过结构优化提升车体结构耐撞性,为后续开发提供参考。     

我国乘用车正面碰撞标准分析

GB11551—2003正面碰撞标准实施多年,已暴露出不足：乘员受伤的评价指标少,胸部性能指标过宽,自主品牌乘用车的安全性难于提高。因此,建议该标准增加颈部、小腿、膝关节评价指标和转向盘位移要求,加严胸部指标;或由于GB／T20913-2007标准已颁布,评价指标更合理全面,建议将GB／T20913—2007作为强制性标准,以提高自主品牌乘用车的正面碰撞安全性。     

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。     

基于小波变换的关联交叉口群关键路径识别方法

为提升关联交叉口群信号控制的性能,针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点,采用小波变换对关联交叉口群各进、出口的交通检测流量数据进行分解、降噪、重构,并利用系统聚类方法识别关联交叉口群的关键路径;最后应用南京市广州路某交叉口群的实测数据对模型的可靠性进行了检验。结果表明：该模型识别的交叉口群关键路径与实际情况相符;该关键路径识别方法受外界干扰小,适用于各种交通状态,拥有较高的运算效率和可靠性,可作为关联交叉口群信号控制优化的基础。     

汽车碰撞行人伤害值分析及数据库建立

通过介绍行人与汽车碰撞的特点、相关参数的测量以及分析有关的事故伤亡指标,将各种影响行人受伤害的因素联系起来,对国际上一些传统的行人伤害公式进行了简化改进,在此基础上对行人的伤害进行分析,认为碰撞速度是行人伤害最大的因素,提出了符合我国行人身体素质的伤害标准。结合有关的数据库理论,初步建立汽车碰撞后行人伤害数据库。     

基于小波变换的城市道路交通事件检测

利用出租车浮动车数据对城市道路行程车速的表达能力,针对出租车空车和重车2种数据运用小波变换技术分析了城市道路交通状态突变点,据此进行了城市道路交通事件的检测。区别于以往小波变换技术,首先运用于数据降噪,再将处理数据运用交通事件检测算法判断,直接采用小波变换技术实现了对城市道路间断流的交通事件的检测。并利用实际采集数据对提出的交通事件检测算法进行了验证,结果表明算法能够对交通事件进行更综合的检测,检测准确度得到了提高,能够为城市交通信息发布和交通诱导提供更加可靠的信息。     

基于小波提升格式理论的隧道衬砌缺陷定量识别分析

为提高探地雷达信号分析中小波基函数选取或构造的针对性和适应性,降低构造计算复杂性,并使所构造的小波基能更准确提取隧道衬砌结构背后空洞检测信号特征点信息,提出一种根据提升格式小波理论和目标信号波形特征来构造匹配小波的方法,并将所构造的小波基应用于空洞检测信号特征点的识别中。该方法以完全重构滤波器条件和提升格式小波为理论基础,首先选择一个简单而一般的初始双正交滤波器组,通过对初始双正交滤波器进行提升和对偶提升,获得不同的提升算子和对偶提升算子,从而得到更新后含自由变量的高阶滤波器组函数表达;其次,依据探地雷达信号的固有特点,对新滤波器组中重构端小波函数中的自由参数进行优化,并对新小波基与实际探地雷达信号的相似度进行计算和检验,最终构造出既满足线性相位、紧支撑性,又具有与探地雷达信号匹配度高等优势的新双正交小波基。将新小波基应用于室内空腔检测试验及实际工程中空洞缺陷的定量分析中,结果表明,同其他类型小波相比,用提升方法构造的小波能更准确地识别空洞缺陷信号突变点发生的时刻和位置,能更准确地实现隧道工程中空洞缺陷的位置和垂直尺寸的定量分析,从而大大提高探地雷达对缺陷探测的可靠度和准确度。     

Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

基于小波变换-模糊控制的复合电源能量管理

以锂电池-超级电容构成的复合电源电动汽车为研究对象,在满足动力性能的前提下,为实现超级电容在合理的荷电状态（SOC）下承担高频率信号,且锂电池承担低频率信号的目标,建立了实时小波变换-模糊控制的能量管理控制策略。基于Matlab/Simulink和ADVISOR软件搭建整车模型,并在NEDC循环工况下进行仿真测试。仿真结果表明,与单一锂电池相比,在小波变换-模糊控制策略下,复合电源锂电池的驱动峰值电流降低了20.68%,寿命提高了16.74%。搭建了按一定比例缩小的复合电源系统试验平台,并在NEDC工况下进行试验验证。结果表明,小波变换-模糊控制策略对复合电源电动汽车的能量管理具有良好的控制效果。