一种交叉倍压型高增益DC/DC变换器

针对光伏发电、燃料电池发电等领域对高增益直流变换器的需求,以两相交错并联升压变换器为研究对象,由2个含有电感的倍压单元组合设计出实现电压提升的交叉倍压结构,据此提出了一种新颖的交叉倍压型高增益DC/DC变换器。该变换器可实现(3n+4)/(1-d)倍的高电压增益(1∶n为耦合电感匝数比,d为变换器占空比),且具有电路器件的低电压应力特性。对于漏感引起的开关管电压尖峰问题,引入了钳位电容构成释放漏感能量通道,同时提升了输出电压。介绍了新型交叉倍压型高增益变换器的拓扑结构,分析了变换器各模态的工作过程,推导了电压增益、输入电流纹波及各器件电压应力等稳态特性,并搭建样机进行实验研究,验证了该直流变换技术方案的可行性和先进性。

一种基于交叉证认技术的自适应小波变换及其在削减GPS多路径误差中的应用

多路径效应影响是目前限制GPS定位精度进一步提高的瓶颈。提出用交叉证认技术自动识别小波分解的信号层,再通过小波重构实现降噪和信号提取,并将该方法应用于GPS多路径误差的削减中。对模拟数据和实际GPS观测资料的分析表明,该方法能合理分离不同噪声水平下资料序列中的信号和噪声;当噪声水平小于信号振幅的一半时,能成功分离资料序列中的高频信号。同时,运用该方法得到的多路径改正模型和GPS多路径效应的重复性,可有效地削弱多路径效应的影响,提高GPS定位精度。

交叉小波变换在水轮机非平稳信号分析中的应用

水压脉动是影响水力发电机组振动的主要因素之一。分析水压脉动与机组振动之间的相关性对于研究水压脉动对机组振动的影响机制具有重要意义。该文应用交叉小波变换在时频空间中分析水轮机导轴承振动和尾水管出口、蜗壳进口、顶盖下等3个典型水压脉动之间的相关性,提取机组振动与水压脉动之间的相关性随时间和频率变化的特征。分析结果表明:水压脉动以低频为主,不同测点的水压脉动会引起机组在不同时刻产生不同频率的低频振动,其时变特征与机组运行条件密切相关。与传统的互相关分析对比,交叉小波变换更能全面精细地刻画出2个信号之间相互联系的结构特征。

交叉小波变换在河南降水时频分析中的应用

在利用 Marr小波对时间序列进行连续小波变换的基础上 ,采用交叉小波变换方法 ,分析了河南省近 50 a降水与 ENSO之间的关系。结果表明 ,河南降水距平(ΔR)、海面温度距平 (ΔTSS)以及南方涛动指数距平 (ΔISO)序列中都存在着不同时间尺度的周期分量 ,并且各周期分量的强度是不同的。同时研究了 ΔR与 ΔTSS、ΔISO之间 2～ 4a和 5～ 7a周期尺度的相关振荡及各尺度上的时频特征。

交叉小波变换在区域气候分析中的应用

将交叉谱与小波变换分析方法相结合,与传统的交叉谱方法相比,交叉小波变换方法用于区域气候变化与大气环流系统之间耦合振荡行为的相关分析更具优越性,不仅可以弥补经典交叉谱分析方法存在的缺陷,而且能够发挥小波变换在时频两域都具有表征气候信号局部化特征的作用;该方法具有较强的耦合信号分辨能力,便于描述耦合信号在时频域中分布状况的优点。采用交叉小波变换分析北极涛动指数(AOI)距平与河南省月平均降水量距平、气温距平序列之间的联合统计特征及其在时频域中的相关关系,根据小波互相关系数、交叉小波凝聚谱和小波位相谱分析北极涛动对河南省气候变化的可能影响。应用结果表明:河南省降水量和气温变化与AOI之间存在着多时间尺度的显著相关振荡,年代际尺度周期上的互相关系数明显大于年际尺度周期,相关程度随耦合振荡频率的增大而减小,相关显著性取决于两者的时频域联合统计特征,时域中小波互相关系数、小波凝聚谱和小波位相谱的分布具有明显的局部化特征;说明北极涛动年际和年代际异常对河南省气候变化具有显著影响。

基于小波变换和频谱分析的交叉口群路径分级方法

为确定交叉口群的关键路径,建立了基于小波变换和频谱分析的路径分级模型.根据交叉口群交通关联性强的特点,通过小波变换对交通检测数据的降噪,以突显其短时变化特性;计算上下游交叉口进口流向交叉谱的一致性和位相,确定上下游流向的关联性和统计滞后关系,得出流向的特征向量,并应用模糊识别方法将路径分级,确定交叉口群的关键路径.采用南京市广州路交叉口群实测交通数据验证模型的有效性.结果表明,模型可实现交叉口群的路径分级,并识别其关键路径,为交叉口群交通信号协调控制奠定基础.

基于交叉小波变换与Teager算子的柴油机燃烧特征增强方法

为更有效地对柴油机燃烧进行监测和诊断,提出一种基于交叉小波变换与Teager能量算子的柴油机燃烧特征增强方法。首先利用交叉小波变换对柴油机缸盖振动信号进行时频相干分析,以衰减甚至消除随机噪声干扰,然后进一步采用Teager算子对于柴油机燃烧时频特征进行增强。仿真和实际信号分析结果表明,该方法有助于柴油机燃烧特征的提取和失火故障的诊断。

基于同步压缩-交叉小波变换算法的齿轮故障诊断研究

齿轮超负荷使用或者在不良环境下使用时,容易造成齿轮失效;齿轮的失效形式主要有断齿故障、齿面点蚀、齿轮磨损等,此外齿轮制造过程中也存在固有误差,传统的齿轮故障诊断通常使用振动加速度传感器或者SCADA数据进行处理,但振动加速度传感器与SCADA通常价格昂贵,且会有大量的数据冗余,不便于后期信号处理;本设计拟采用一种同步压缩-交叉小波变换算法,在齿轮故障机理分析的基础上,设计了故障诊断实验装置,对正常齿轮、断齿和磨损情况下的故障特性进行提取,从而对故障进行准确诊断,经实验验证,该方法在齿轮断齿检测上准确率达100%,对齿轮磨损检测达到98%以上,对齿面点蚀诊断准确率较低,本研究中暂未涉及,后续研究主要集中在对算法改进,提高对齿面点蚀的准确判断。

基于小波变换和神经网络的模拟电子电路故障诊断

电路故障是影响模拟电子电路实验进度和实验效果的重要因素,为实现对故障快速、准确的分类和诊断,提出了一种基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。首先,分析了模拟电子电路的实验进程和电路特点,以电路激励和响应信号为切入点,提出了融合小波分解和交叉小波的特征提取方法,获取了包含信号频域特征和相位差信息的特征向量。然后,设计基于L-M优化的神经网络算法,将降维和正则化处理后的特征向量作为模型的输入参数进行训练,得到最终的诊断结果。最后,在共发射极放大电路故障集上的测试结果表明,所提方法能够有效提高不同电路故障诊断的速度和准确率。

基于交叉小波的河流溶解氧变化特征及其关键影响因子

溶解氧是衡量河流健康和污染程度的重要指标,监测河流溶解氧并分析其变化具有重要意义。当前世界范围内河流污染严重,低氧问题频发,严重影响河流生态状况。为揭示河流溶解氧变化特征及其影响因素并解释低氧成因,以西枝江为研究对象,收集了2020年1月~2023年7月马安大桥下国控站点的7468组水质数据,利用交叉小波分析和多元线性回归对其进行分析。结果表明,该国控站点溶解氧浓度呈周期变化,变化趋势为季节性,并存在一致的日变化趋势;各时间尺度的变化受到多种因素作用,其中pH值和温度是溶解氧波动的首要因素,而在季节尺度还受到氨氮的影响;降水带来的营养盐和底泥上浮是低氧问题的首要因素。

基于交叉小波变换与改进变分模态分解的联合去噪方法

轴承早期的故障信号容易被噪声所淹没,导致其故障特征难以被提取,为此,提出了一种基于交叉小波变换(XWT)与改进变分模态分解(IVMD)联合去噪的信号处理方法。首先,对双通道的原始信号进行了XWT处理,得到了小波相干谱,通过包络谱曲线确定了最佳模态数K;将传统VMD优化为IVMD,利用IVMD将两个通道中峭度值较大的信号分解成为多个固有模态分量(IMFs),再对每个IMF与峭度值较大的信号进行XWT处理;然后,将得到的小波相干谱图与双通道原始信号的小波相干谱图进行了比较,从原始信号中去除了识别出的噪声分量,实现了降噪和故障特征增强的目的;最后,利用K邻近(KNN)算法进行了滚动轴承故障分类,其故障识别率达到了97.51%,与IVMD、VMD-XWT方法相比,该方法故障识别率分别提高了10.83%、4.62%。研究结果表明:该方法可以明显降低噪声干扰,能更好地提取轴承早期的故障信息。

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES Wheat模型模拟的0~20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。

基于变分模态分解和交叉小波变换的柴油机失火故障诊断

针对强噪声干扰下柴油机失火故障难以诊断的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与交叉小波变换(cross wavelet transform,XWT)的柴油机失火故障诊断方法。该方法首先通过VMD将缸盖振动信号进行分解、自适应消噪及信号重构,再利用XWT对任意两个连续工作循环信号进行时频相关分析,进一步消除振动信号中的干扰噪声以提取柴油机燃烧特征,最后通过计算时频空间各缸能量占比进行柴油机失火故障诊断。通过对仿真信号分析及柴油机失火故障诊断,结果表明:该方法可以消除强噪声干扰,提取柴油机燃烧周期瞬态振动冲击特征,有效地识别柴油机失火故障。

基于CEEMDAN-交叉小波变换的爆破延时识别

为更加准确识别延时爆破实际的延时时间,引入一种基于CEEMDAN-交叉小波变换的识别方法。首先,通过CEEMDAN方法对爆破信号进行分解,并基于交叉小波变换识别选择振动信号优势分量;然后,将优势分量进行重构,利用希尔伯特变换求取信号幅值;最后,通过幅值包络图对延时爆破实际延时进行识别。计算结果表明,引入的方法有效地消除了爆破振动信号中的干扰项,可以更加准确的识别延时爆破实际时间,提高准确度。

基于交叉小波的变压器振动信号幅频特征量提取方法

为了分析变压器的振动特性和诊断变压器故障,结合变压器不同测试位置的振动信号,通过交叉小波变换提取变压器本体振动数据的主成分,以数据主成分的幅值和频率构成变压器振动信号的幅频特征量。并搭建了振动信号测试平台,采集不同条件下的变压器振动信号,对比分析了变压器空载、短路和带负载运行时的振动信号幅频特征量之间的关系,最后应用幅频特征量诊断变压器绕组松动和铁芯磁路故障。结果表明:幅频特征量能反映变压器振动信号的幅值和频率特征;空载、短路和带负载运行时振动信号的特征频率均为100 Hz,特征幅值存在差异;绕组松动故障主要影响振动信号特征频率,绕组松动后特征频率变大;铁芯磁路故障会导致振动信号的特征频率和幅值均增大。

一种红外图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法 .对红外图像进行离散平稳小波变换后 ,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪 ;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强 ;并给出一种评价增强图象质量的准则 .实验结果表明 ,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时 ,又能很好的抑制红外图像中相关噪声。

基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。

基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统

研究了基于灰度图像的人脸检测问题 .采用小波变换方法提取人脸特征 ,大大地降低了特征矢量的维数 .使用交叉检验方法有效地解决了支持向量机训练时的参数估计问题 ,所设计的系统可以分别进行离线训练和在线检测 ,并且具有再学习的功能 .实验结果表明 ,该系统具有较高的正检率和较低的虚警率 。

基于交叉混沌映射的小波域图像加密算法

设计了一种新的图像加密算法,先将图像进行小波变换,再利用交叉混沌映射产生的混沌序列分别对低频和高频系数进行分块置乱;小波逆变换后,再用一组新的混沌序列对置乱后的图像进行扩散。实验证明,该算法密钥空间大、密钥敏感性强,能有效地抵抗暴力攻击、统计攻击和差分攻击。

CO_2焊熔池图像的Bubble小波零交叉边缘检测

在用CCD捕获的CO2 焊熔池图像中存在大量的弧光噪声和飞溅形成的点噪声 ,要准确地检测熔池图像的边缘较为困难。首先采用中值滤波和乘法运算对CO2 焊图像进行降噪处理。基于零交叉边缘检测方法和多孔算法 ,研究了熔池边缘的Bubble小波检测方法及算法实现 ,对比分析了不同小波尺度对边缘检测结果的影响。试验结果表明 ,用Bubble函数构造的小波基对提取熔池边缘效果较好 ,为熔深控制、焊缝跟踪等奠定了坚实的基础。