经验小波在机车轴承故障诊断中的应用

针对机车轴承故障诊断中故障特征提取的难题,将经验小波变换(EWT)引入机车轴承振动信号分析。经验小波通过构造紧支撑自适应滤波器将信号分解为多个固有模态分量,能有效抑制模态混叠。针对轴承振动特征对经验小波变换进行改进,提出了首先利用改进经验小波变换分解机车轴承振动信号,然后以峭度为指标筛选敏感分量,进而对敏感分量进行希尔伯特包络解调提取轴承故障特征的诊断方法。机车运行试验表明,文章所提出的方法划分机车轴承振动信号频带合理,能有效提取轴承故障特征频率,准确诊断各种类型的轴承故障。     

基于TSP纵波的隧道地质异常体快速识别方法

在隧道超前地质预报中,TSP隧道预报系统广泛应用于探测隧道施工掌子面前方地质异常体,并取得较好的应用效果,其数据处理软件包能较好地完成数据采集、处理及结果评估。但是,TSP系统数据存储未采用SEG统一标准格式,也未公开数据格式,用户针对TSP数据处理开发的软件较少。针对这种情况,提出基于纵波资料的隧洞前方地质异常体的快速识别方法：采用小波变换对纵波信号进行时变高截滤波,消除时变的高频干扰;利用剪切波变换较好的时频聚集性和方向表征性来分离有效波,利用基于多道最大熵魏格纳-威尔分布改进方法获取TSP纵波资料高精度时频谱;对高精度时频谱提取各采样点的振幅对数衰减梯度,实现掌子面前方地质异常体的快速识别。识别方法在岩体较完整的花岗岩段开展预报应用,其结果显示存在频率异常峰值,与隧道开挖揭示花岗岩富水张性节理发育一致,说明识别方法简单有效,值得进一步推广。     

基于钢轨频响特征扣件扣压力评估技术研究

扣件压力是影响轨道交通轨道扣件运行质量与安全的重要参数之一。通过激振钢轨,采集钢轨振动测试数据,运用HHT方法和边际能量累积值分析钢轨频响特征,进而判断在一定范围内是否存在扣件松脱。研究结果表明：激振下钢轨其振动边际能量主要集中于1 200 Hz附近,同一位置处,随扣件扣压力不断减少,扣件边际能量累积值持续增大;通过实测边际能量累积值,可识别敲击点左右各3 m范围扣件扣压力是否存在不足。本文研究可为扣件扣压力检测及评估提供一种相对快捷、准确的方法。     

曲线对高速货车转向架焊接部件疲劳损伤的影响

依据UIC510—3:1994规定的疲劳试验加载方法,基于有限元法研究了不同左右曲线变换次数取值时高速货车转向架焊接构架及摇枕疲劳关注部位累积损伤的变化程度及规律。仿真结果及综合分析表明,当左右曲线变换次数取值变化并不十分显著时,其对结构疲劳损伤影响很小,样机疲劳试验中可直接应用UIC规范中的建议值。     

基于Hilbert-Huang变换的柴油机气门漏气故障诊断研究

分析柴油机漏气故障的振动诊断机理,阐明Hilbert谱与傅里叶谱的区别,通过引入Hilbert-Huang变换这种新的时频分析方法成功诊断了气门漏气故障。     

基于小波包变换的非线性自适应均衡器算法

提出了一种基于小波包变换的非线性均衡器,利用小波包对信号较强的去相关能力来提高均衡器的收敛速度,并通过能量归一化过程给出了一种自适应均衡算法。在仿真实验中,针对无线通信数字信号传输过程中由于多径效应和信道衰落而产生的码间干扰(ISI)问题,比较了最小均方(LMS)算法和基于小波包变换的均衡器算法的均衡效果,并对不同尺度下的均衡算法进行了比较。结果表明,基于小波包变换的均衡算法具有更快的收敛速度;当小波包基的分解尺度增大时,均衡器的收敛速度也随之加快。     

实时测距系统中基于图像的一种船舶自动识别算法

讨论了实时测距系统中一种基于图像的目标船舶自动识别算法。首先利用小波变换,从高分辨率图片中分解出大尺度图像,并在分解出的图像中使用Canny算子做边缘检测,确定出船舶区域,然后再在高分辨率图片中使用Canny算子,对确定出的船舶区域做边缘检测,最后利用霍夫变换,识别出船舶的船首角点。     

一种基于边缘颜色的彩色车牌定位算法

为解决车牌识别中车牌定位问题,根据车牌局域颜色变化、车牌宽高、车牌中字符数及车牌中字符颜色变化等特征,提出了基于边缘颜色的车牌定位算法;通过实验,证明了该算法能够有效地克服光线和天气变化的影响,具有很强的抗干扰性能、定位精度高达98.4%.