基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

高铁沿线地下水位动态变化引发的成层弱透水层固结研究

采用Laplace变换和传递矩阵法推导高铁沿线地下水位动态变化引发的成层弱透水层固结变形的解析解,通过与ABAQUS数值计算结果对比验证解析解的正确性。利用解析解对某高速铁路沿线成层弱透水层的固结性状进行研究,计算地下水位动态变化下土层的固结变形量、变形速率和超静孔隙水压力随时间的变化,并分析土层压缩模量和渗透系数对土层固结变形的影响。研究结果表明:随着地下水位降低,土层中孔隙水压力逐渐降低,土层固结变形量和变形速率逐渐增加;当地下水位保持稳定后,土层固结变形速率逐渐降低,但土层仍持续较长时间的固结过程;土层压缩模量越大,土层系统总沉降量和沉降速率越小;土层渗透系数越大,土层总沉降量越大,水位稳定后土层系统完成固结的时间越短。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.     

基于谱图-Radon-二维小波变换方法

线性调频信号已经得到广泛的应用,通过谱图-Radon变换可以有效的检测线性调频信号的参数,但是当信噪比过低时,使用谱图-Radon变换就很难有效检测线性调频信号的参数,为此提出了基于谱图-Radon变换-二维小波变换的线性调频信号检测方法,仿真实验表明该方法能在低信噪比情况下检测出线性调频信号所对应的峰值。     

基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别

研究舰船的损伤识别对于保障船舶在海面上安全航行具有重要意义。本文提出基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别算法,充分考虑小波变换的多尺度细化特性,对获取到的舰船图像进行小波变换和分形计算。通过实验验证了该算法的区分度好,差异性大,可靠性强,有利于利用神经网络进行损失识别。     

基于二次小波去噪的 FastICA 盲源分离研究

论文针对含噪声混合信号分离问题,提出了三步处理法,首先采用小波滤波进行去噪处理,再采用快速独立分量分析（FastICA）盲源分离技术实现混合信号的分离,最后对分离后的信号二次使用小波滤波处理。仿真实验结果表明,该方法能够很好地分离含噪混合信号,从分离前后的波形及平均信噪比对照,去噪性能和分离效果良好。     

Texture image classification using multi-fractal dimension

This paper presents a supervised classification method of sonar image, which takes advantages of both muhi-fractal theory and wavelet analysis. In the process of feature extraction, image transformation and wavelet decomposition are combined and a feature set based on multi-fractal dimension is obtained. In the part of classifier construction, the Learning Vector Quantization (LVQ) network is adopted as a classifier. Experiments of sonar image classification were carried out with satisfactory resuits, which verify the effectiveness of this method.     

基于小波变换的轨道检测数据滤波方法

为了尽量减小轨道检测数据中夹杂的粗大噪声干扰对轨道检测结果的影响,利用小波算法对轨道检测数据滤波处理是一种可行方法。分析了dbl,db2,db3和db4小波基对轨道检测数据中高频突变脉冲信号的敏感性,选用较为敏感的db1小波基对轨道检测数据进行小波分解。通过3σ准则识别出粗大误差点并加以剔除,对轨道检测数据的高频和低频部分进行小波重构,从而达到较好的轨道检测数据去噪滤波效果。分别采用均方误差值、信噪比和平滑度指标对几种小波的去噪滤波效果进行了分析比较,进一步验证了db1小波能在轨道检测数据的处理中达到较好的去噪滤波效果。实例表明,论文提出的方法对能够敏感地识别轨道检测数据中的噪声信号,有效地剔除检测数据中的粗大误差,达到较为理想的轨道检测数据滤波效果。     

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。     

ANALYSIS AND APPLICATION OF QUADRATIC SPLINE WAVELET FILTER

1IntroductionWavelettransform(WT)hasbeensuccess-fullyappliedinawidevarietyofresearchareas,suchastime-frequencyana1ysis,subbandcod-ing,multiratesignalprocessing,vision,com-putergraphicsandnoisereduction.Theapplica-tionsofWTinmedicineandbiologyrangefromtheanalysisofthemoretraditionalphysiologicalsignalssuchastheelectrocardiogram(ECG),electroencephalogram(EEG),evokedpotentials(EP),totheveryrecentimagingmodalitiesin-cludingpositronemissiontomography(PET),magneticresonanceimaging(MRI)andfunc…