基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。     

采用小波分析进行电喷汽油机失火诊断的研究

采取小波变换的方法对电喷汽油机的瞬时转速波动信号进行分解去噪处理。采用小波变换的Mallat快速算法,并从分解后的信号中提取特征值,用于诊断汽油机的失火故障。通过台架验证试验表明:文中采取的方法可以有效去除高速时的干扰信号,能满足失火诊断的要求。     

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。     

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。     

考虑波长因素的提速线路捣固作业质量评价方法研究

捣固作业质量直接关系到线路轨道服役状态,多维度研究捣固作业后轨道几何形位的变化规律是有效提升线路捣固作业效率的关键.以某160 km/h提速干线改造工程为例,提出考虑波长因素的捣固方案,针对捣固作业后的轨道几何形位的变化,分析轨道静态不平顺数据及动态不平顺数据,研究70 m弦矢高、轨道质量指数、功率谱密度、小波变换、小...     

考虑二次衬砌有效承载厚度的隧道结构安全系数解析模型

为研究严重腐蚀环境和施工缺陷等导致的衬砌厚度损失对隧道结构安全的影响，基于弹性地基曲梁理论和空间状态法建立二维衬砌受力解析解模型，采用Laplace变换求解衬砌各位置处的内力与位移，并与同工况下的数值模拟结果进行对比验证。数值模型中，通过折减局部二次衬砌厚度以及调整折减范围，模拟二次衬砌有效承载厚度的损失情况。研究结果表明： 1）增大二次衬砌厚度损失的范围和程度，均会导致厚度损失处截面弯矩显著降低，但轴力变化较小。2）二次衬砌厚度损失对安全系数的影响主要集中在厚度损失附近区域。随着损失范围的增加，厚度损失区域内的弯矩呈现下凹式抛物线形降低，安全系数经历突降—回升—稳定3个阶段。3）当损失厚度较小时，安全系数受到轴力偏心变化的影响较小，与有效承载厚度近似呈线性关系。值得注意的是，劣化厚度继续增大后，轴力偏心距降低对安全系数的增益迅速提升，当其大于承载截面积的劣化效益时，计算安全系数反增，但存在局部结构变形破坏的风险。     

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。     

Research on anti-counterfeiting quick response 2D barcode techniques based on digital watermark

In order to increase the watermarking capacity and improve the anti-counterfeiting performance of quick response (QR) two-dimensional (2D) barcode based on digital watermarking technique, this paper proposes a kind of graying algorithm for binary image to make transform domain watermarking methods possible. Based on the graying algorithm, the quantization-based watermarking scheme in discrete wavelet transform (DWT) domain is then designed. The experiments show that the proposed watermarking scheme for QR 2D barcode greatly improves anti-counterfeiting performance without loss of any barcode information.     

基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪

本文提出了基于小波能量熵的水下目标磁场信号去噪方法,通过对信号进行小波分解,计算各层目标信号和背景噪声的小波系数能量熵,利用信号在不同的分解尺度上具有不同的小波熵,自适应地确定高频系数的阈值,利用经过处理后的小波系数进行小波反变换,实现对水下目标磁场信号的去噪.仿真试验结果表明,该方法能有效去除背景噪声,检测出目标磁场...     

基于电压频域特征和异常系数的动力电池故障诊断方法

动力电池系统是电动汽车(EV)的关键部件和主要故障源,因而提高动力电池故障诊断的效率和准确率显得尤为重要。基于此提出一种基于快速傅里叶变换(FFT)和异常系数评估(ACE)的动力电池电压不一致性故障诊断方法。针对6辆发生故障或热失控事故的电动汽车和1辆电压一致性良好的电动汽车,基于其在新能源汽车国家监管平台的全生命周期运行数据,经过电压数据的数据清洗、数据变换等大数据预处理后,利用FFT技术时频变换,提取频域中的幅值作为故障诊断的特征参数;然后,引进基于Z分数理论的异常系数对故障程度进行定量评估,以实现故障单体的检测和定位;此外,针对存在多个故障单体的情况,基于单体异常率的计算,实现单体故障程度的判定和排序;在此基础上,详细分析电压数据长度及采样间隔、FFT采样点数对模型的影响;最后,与基于熵和Z分数的电压故障诊断方法进行比较。研究结果表明:在上述研究条件下,该诊断方法对于电压一致性良好的车辆未产生误报警,且可以有效地检测出事故车辆动力电池系统存在的电压不一致性故障;相比之下,模型平均计算准确率提高了3.25%,模型平均耗时仅为熵值模型的0.55%;验证了该方法故障单体定位更精准、数据适用性更好及计算速度更快的优点。该研究成果能有效实现动力电池电压不一致性故障诊断,具有较高的工程应用价值。