基于电机定子电流分析的机车齿轮箱故障诊断

机车传动系统齿轮故障诊断对保障列车行车安全有重要意义,因此将牵引电机定子电流分析用于齿轮故障诊断。齿轮局部损伤引起齿轮系扭矩波动,扭矩的波动使驱动电机定子电流多个频率成分发生相位调制,在定子电流频谱中产生边频带,分析这些特殊频率成份就可以检测齿轮故障。齿轮早期故障产生的边频带幅值非常微弱,通常被电机结构引起的谐波成份和噪声掩盖。双树复小波变换保留了常规小波局部分析特性,又能有效抑制平移敏感性和频率混叠。提出了一种新的无传感器机车齿轮故障诊断方法,用双树复小波分析牵引电机定子电流,抑制噪声排除临近频率的干扰。30 t轴重货运机车正线运转实验证明,提出的方法能有效诊断机车齿轮故障。     

基于Burg法的城市轨道交通快速线路轨道不平顺谱研究

基于多尺度小波分析方法与异常值处理算法进行轨检数据的预处理,比较小波基的选取差异,通过最优小波基获得满足轨道谱估计要求的基础数据。使用现代谱估计中的Burg法进行谱估计方法上的优化,结果表明,与直接法与Welch法相比,Burg法在方差性能与分辨率上均有优势。根据大量拟合公式的比选,结合非线性最小二乘法对估计的轨道谱进行拟合,得到城市轨道交通快速线路不平顺谱表达式与相关参数。将地铁快速线路谱与国内外其他轨道谱进行比较,结果表明地铁快速线路谱与上海地铁轨道谱差异较小,与高速铁路谱及干线谱等差异明显。     

船舶水润滑轴承振动状态的光纤传感监测及信号分解

为分析船舶运行过程中水润滑轴承的振动状态,对光纤光栅传感器进行封装保护,将其植入轴承橡胶轴瓦中,监测轴承的受力振动信号,并对其进行小波包分解.研究结果表明,光纤光栅传感器能适应水润滑轴承所处的恶劣工况,监测轴承的振动状态信号;采用小波包技术能快速地对轴承的低频回旋振动信号和高频摩擦振动信号进行分离.研究成果可应用于水润滑轴承的智能化设计和船舶的健康监测中.     

闵行区56年降水特征及小波分析

以上海市闵行区1963~2018年降水资料为基础,应用线性趋势回归法、Mann-Kendall非参数趋势检验法及小波分析法对56年降水序列进行了特征分析,结论为:闵行区年降水总体呈上升趋势,其增长率约为68.3mm/10a;1963-1972年降水呈现下降趋势,1989-2018年降水呈现显著上升趋势,突变年份分别为1976、1977、1980、1981年;年降水差变系数为0.22,年变化较均匀,其中10月雨量年际变化最大,差变系数为0.97,年际分配最不均匀;morlet小波变化得出闵行区年降水变化存在45年的第一主周期和27年的第二主周期。     

基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法

常规的舰船姿态信息管理系统资源分配不均衡,在运行时执行能耗过高,导致了系统资源的浪费,为此采用云计算技术,提出舰船姿态信息管理系统优化算法研究。分离噪声与有效信号,利用两者间方差幅值差异,获取舰船姿态信息数据,根据小波系数重构,校正姿态误差,通过云计算中心合理调度数据信息,分析历史时间序列,减少系统空闲所占比重,完成了基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法研究。设计对照实验,将优化后的执行能耗,与另外2种常规算法相比较,实验结果表明,优化后的算法能够使其能耗降低21.63%,合理分配了系统资源,避免资源浪费。     

基于压电陶瓷波动法的预制拼装结构界面损伤识别研究

针对因荷载及环境等多因素影响下预制拼装结构中拼缝界面出现脱黏、滑移、分离等问题,提出了一种基于压电陶瓷波动法的预制拼装结构界面损伤识别方法。该文设计并制作了一个预制拼装试件,将压电陶瓷通过水泥浆进行封装并预先埋置在试件内部作为驱动器与传感器,再利用千斤顶给试件施加剪切力模拟试件剪切破坏,运用压电陶瓷波动法的结构健康监测原理及均方根偏差RMSD(Root Mean Square Deviation)公式,定义了预制拼装结构界面的损伤指标DI(Damage Index),通过监测预埋在预制拼装试件中的智能骨料SA(Smart Aggregate)的频谱值变化规律,并对比预制拼装试件的健康状态工况、轻度损伤状态工况及重度损伤状态工况下的小波包能量值与损伤指数。试验结果表明:预制拼装结构界面损伤指数DI会因界面损伤程度增加而增大,且能有效地量化预制拼装结构的损伤程度。上述研究成果验证了压电陶瓷波动法在监测预制拼装结构界面损伤的可行性。     

基于小波熵的驾驶疲劳脑电信号特征提取EI北大核心CSCD

为寻找衡量驾驶疲劳的可靠的生理指标,通过实验采集了模拟驾驶前、模拟驾驶疲劳后和休息后的脑电信号,并对其进行预处理和特征提取。应用小波变换对脑电信号进行降噪;并求得降噪后的脑电信号H和R小波熵比值。结果表明,驾驶疲劳后脑电信号H和R值有增大的趋势;再经充分休息后,脑电信号的H和R值有下降趋势,两者均具有显著性差异(P<0.05),说明小波熵值是驾驶疲劳脑电特征提取的有效方法。     

小波变换在行驶车辆检测器中的应用

为提高环形线圈对行驶车辆的检测精度,针对车辆检测器输出信号的处理问题,通过建立车辆高速通过环形线圈时频率变化曲线的数学模型,并对测量信号进行小波变换分析,不但能滤除噪声信号,而且能很好地保留信号的突变部分,体现不同车辆经过车辆检测器时的信号特征.采用小波多尺度分析提取信号高频细节系数和小波能量分布系数,可以从细节系数及能量分布中获得车辆通过环形线圈的准确特征,从而建立能量分布分析的小波变换后处理方法.大量试验结果表明,采用小波变换方法分析车辆通过环形线圈时频率变化信号,能很好地体现测量信号中的奇异值并显著提高车辆检测效果.     

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。     

小波变换在AT供电牵引网故障测距中的仿真研究

随着铁路电气化程度的提高,对接触网的故障测距要求也越来越高。本文根据接触网的特点和行波故障测距原理,采用A型行波故障测距法,利用电磁暂态仿真软件ATPDraw搭建了AT供电方式下的仿真模型,然后对故障暂态电流运用小波分析工具进行处理,以检测暂态电流初始行波波头,从而实现测距目的。