基于复Morlet小波变换的大跨空间结构模态参数识别研究

探讨了基于复Morlet小波变换的结构频率及阻尼比的识别方法,推导了基于小波变换系数的振型识别原理。为提高识别密集模态的精度,提出了基于最小标准差的小波中心频率及带宽的自适应选择方法。针对大跨空间结构具有低频密集模态以及难以实现用力锤或激振器来激励等特点,提出了自然激励法与小波变换相结合的模态参数识别方法。数值仿真及奥运场馆国家游泳中心现场实测数据分析表明,基于复Morlet小波变换的方法能有效识别低频密集模态参数。

基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取

提出了基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法。针对汽车主减速器故障振动信号的特点,结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造了两组适合于机械故障特征提取的组合信息。仿真信号的分析结果表明,采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性,从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位。分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析。分析结果表明,利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位;而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果,从而大大减小了故障特征提取的计算量。

基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取

针对大型机械测取的振动信号信噪比低,故障特征不明显,故障定位难度大,提出了基于复Morlet小波和系数相关的齿轮故障特征提取方法。该方法利用了复Morlet小波的幅值、相位组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性和小波系数相关降噪特性,对被测信号进行复Morlet小波变换,再分别将小波系数的实部和虚部进行自相关处理,并将相关后系数的幅值和相位进行组合。该方法在对齿轮传动弱故障信号特征提取的试验结果表明,该方法与直接的复Morlet小波变换相比,能够有效去除噪声,更好地突出故障特征,对故障特征点进行更精确地定位。

基于复Morlet小波的地层钻探识别

在低信噪比时,短时傅里叶变换和实小波变换无法准确提取钻头进入不同地层的时延信息。为此,提出一种复小波变换分析法。利用幅值和相位信息对信号突变点进行提取和定位,从而实时判断钻头钻进目的层的时刻。实验结果表明,该方法能准确表征振动信号的时频特征,与短时傅里叶变换和实小波变换相比,具有更好的时间定位和抑噪能力。

基于复Morlet小波SVM的负荷预测

为提高预测精度和克服支持向量机(SVM)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法(CGA)良好的全局寻优能力,构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM——基于CGA的复Morlet小波SVM(CGA-CMW-SVM).针对短期负荷预测,为降低系统复杂性,克服负荷数据信息不完备、不精确的问题,仅仅利用了负荷的历史数据而不考虑气象和节假日等因素,在分析负荷时间序列混沌特性的基础上,对负荷数据进行相空间重构,并以相空间矢量作为CGA-CMW-SVM的输入,提出了短期负荷预测的新方法.仿真结果表明,该方法平均误差和最大误差小,平均误差在1.340 0%以内,最小误差为1.008 7%.

基于复Morlet小波相位的红外调制热像检测方法

为了提高红外调制热像法对复合材料缺陷的检测能力,研究了利用基于复Morlet小波相位分析的红外热像序列处理方法。依据热激励调制频率和红外图像采样频率,自适应地选择小波变换尺度总数,然后利用复Morlet小波系数相位从原始热像序列重建相位图序列。对含有分层缺陷的玻璃纤维增强复合材料参考试件进行了调制热像检测实验,以信噪比为评价指标对该方法的实际处理效果进行了定量评定,并与傅里叶变换法进行了对比。结果表明:复Morlet小波相位法可以分离调制热像信号的低频和高频噪声,能稳定地提取试件不同深度的分层缺陷,对热激励调制频率的变化有良好宽容性,因此是调制热像法的有效数据处理方法。

基于复Morlet小波的列车走行部轴承故障监测系统

文中针对列车走行部中轴承的故障设计了一种故障监测系统,实时监测轴承的状态,提高轴承故障诊断的精度。该系统将数据采集与处理分离,对轴承的温度和振动数据进行采集,传给处理板进行诊断,使用谱峭度提取振动信号中的共振频率,以此确定复Morlet小波的中心频率和尺度,使用小波变换对信号进行处理。该算法能自适应提取信号的共振频率,有效过滤外界噪声的干扰,提高轴承故障诊断的精度。通过模拟轴承故障对该系统进行验证,该系统能有效检测走行部轴承的故障。

基于复Morlet小波的海洋水文要素年际变化分析

本文利用复Morlet小波变换对海洋水文要素时间序列的年际变化分析方法进行研究,并对南沙海区月平均表层水温时间序列进行了多时间尺度分析。结果表明:南沙海区月平均表层水温时间序列各时间尺度上的时域分布是不均匀的,存在2.5年和5年左右的周期。

基于复Morlet小波和SVD的模态参数估计及其应用

与传统的分析技术相比,研究了基于复小波并结合SVD完成信号时频特征提取的参数化模态估计方法,该方法可获得更为准确的模态参数估计值。通过计算机仿真在低信噪比和模态密集情况下分析了该方法的数值特性,并应用某翼型颤振模型风洞试验验证了方法的工程实用价值。

复Morlet小波方法遥感反演海浪波长和水深的仿真分析

利用海浪造成的遥感影像波纹状特征,可以基于小波方法反演海浪波长,进而利用海浪波长随水深变浅而变短的特点反演浅海水深.选择复Morlet小波方法,采用理想波面数据和FUNWAVE模式数值模拟的波面数据代替遥感资料进行仿真研究,讨论资料分辨率和子图分割对波长及水深反演的影响.理想波面数据反演波长的结果表明,在波长空间无变化的情况下,子图长度大于波长、子图内均匀分布的资料点数在9个以上时,资料分辨率对海浪波长反演结果基本无影响,可以用波长能量谱解释其原因;在波长空间变化的情况下,子图长度大于2倍波长、每个波长内资料点数在4个以上,可以得到较好的波长反演效果.数值模拟波面数据反演波长对子图长度和资料点数也有类似的要求,水深反演误差在子图尺度太大时略有增大,随资料分辨率降低也略有增大.

基于复Morlet小波的混合动力客车噪声识别与改进

针对某款混合动力客车在混合模式下,制动时出现的异常噪声问题,采用复Morlet小波对采集的噪声信号进行了时频分析,结合滤波分析和声音回放技术,确定了异常噪声时频信息,结果表明异常噪声与车速直接相关。提取了初始制动车速分别为39km/h、48km/h、56km/h时的异常噪声频率,与变速器副箱锥齿轮啮合频率一致,表明该车制动时出现的异常噪声是由变速器副箱锥齿轮发出的。针对该异常噪声,采取对锥齿轮副进行精心配对、并修形的改进措施,改进后异常噪声大幅减小,有效改善了该车的声学舒适性水平。

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。

基于Morlet复小波的牵引网故障相量估算法研究

牵引网故障前后稳态相量幅值和相位的估算对测距的精度有着至关重要的影响。提出了基于Morlet复小波的相量估算算法,由于采用具有较好频率特性的Morlet复小波,因此该算法的稳定性优于传统傅里叶算法,同时不受整次、非整次谐波及非周期衰减分量的影响,相量估算精度高,鲁棒性强。进一步讨论了各参数对算法性能的影响以及参数选择方法。最后将该算法应用于牵引网典型故障电流工频相量的提取,仿真分析表明其计算精度高,可充分满足测距的要求,因此有很高的工程实用价值。

短窗Morlet复小波用于电力系统信号处理的探讨

提出了利用短窗Morlet复小波计算工频电信号基波与各次谐波信号幅值的算法,其频率特性和计算值的稳定性都优于傅里叶算法。计算结果受频率波动影响小,对谐波有较强的抑制作用。短窗Morlet复小波算法的时间窗为1个～3个周期,全周期复小波算法的计算量与全周期傅里叶算法完全相同,因此,也是一种快速算法。通过算例验证了短窗Morlet复小波算法的效果,并应用于实验室变压器合闸过程的励磁涌流分析,结果证明了该算法的优越性。该算法可供继电保护的不同需求选择。

Morlet复小波变换的开关电流电路共极点实现

提出了一种时频域混合共极点逼近的开关电流电路Morlet复小波变换方法.将Morlet复小波构成部件高斯包络进行分解,设计了高斯包络时域逼近优化模型,模型可采用常规优化算法求解.利用正弦和余弦信号的周期性,及其与指数信号的乘积在频率域具有相同极点的特性,简化了Morlet复小波函数的拉普拉斯变换,实现了实部和虚部的共极点有理逼近.基于双线性变换积分器设计了一种开关电流复二阶节基本电路,继而综合了Morlet复小波变换基本电路.通过调节基本电路的开关时钟频率可实现其它不同尺度的小波变换功能.对比分析表明,本文方法的逼近效果和系统稳定性均明显优于现有的Padé变换法和Maclaurin级数法;与现有方法相比,本文设计的复小波变换电路具有结构简单、功耗低和体积小等优点.仿真结果表明了方法的有效性.

Morlet复小波算法在自适应电流保护中的应用研究

自适应电流保护算法中关键之一是实时而准确地计算系统等值参数。一般傅氏算法在计算系统等值阻抗时受短路电流非周期分量和电网频率不稳定的影响,会产生较大的误差。而Morlet复小波算法具有频率特性好,不受非整次谐波、非周期分量及电网频率波动的影响,因此本文提出了采用全周Morlet复小波算法计算系统等值参数的方法,通过选择合理的Morlet复小波函数参数,提取配电网典型故障电流电压的工频分量来计算系统等值参数。经仿真分析表明用该方法实时计算等值参数,精度高,能满足保护性能要求,具有很高的工程实用价值。

基于复Morlet小波的主变压器温度监测仪表故障诊断

针对传统主变压器温度监测仪表故障诊断准确率低的问题,设计一种基于谱峭度与复Morlet小波的主变压器温度监测仪表故障诊断系统。首先,通过采集板中的温度传感器进行主变压器温度和振动数据采集;然后将采集数据传输至处理板,利用谱峭度提取温度监测仪表中的脉冲信号,从而获取复Morlet小波的中心频率和尺度;最后通过复Morlet小波进行信号处理,以此提升温度监测仪表的故障诊断准确率。结果表明,采用谱峭度法进行主变压器内环轴承振动数据提取的中心频率和带宽分别为1.75 kHz和500 Hz,可确定内环轴承故障的谱峭度共振频率为1.5 kHz~2 kHz。设定的内环故障频率为162.2 Hz,采用复Morlet小波进行变换后,在包络频域的163 Hz处出现峰值,找到主变压器温度监测仪表内环轴承的故障。由此说明,本方法可实现温度监测仪表信号的共振频率提取。可有效屏蔽外部噪声干扰,提高主变压器温度监测仪表故障诊断精度。

基于DSP的Morlet复小波微机保护算法探讨

针对傅氏算法不能完全滤除电力系统故障信号中的非周期分量,尤其对常见的电流故障信号中衰减直流分量抑制能力较差的问题,提出Morlet复小波算法。与数字信号处理器DSP结合应用到电力系统微机线路保护中,较好地滤除短路故障信号的非周期分量及谐波分量,提高保护装置动作的灵敏度和精确度,提高微机保护装置的可靠性。经实验验证,达到了预期的效果。

PCI DeviceNet板卡和短窗Morlet复小波在继电保护测控系统中的应用

应用PCI DeviceNet板卡和短窗Morlet复小波算法,综合微机保护、现场总线与测控技术, 开发了一种全分布式结构的新型继电保护测控系统。阐述了PCI DeviceNet板卡的硬件设计方法及其驱动程序、监控程序的开发过程。采用差分滤波器加短窗Morlet复小波算法计算电压、电流信号基波和各次谐波幅值,降低了计算结果受频率波动的影响。系统内各保护测控单元采用统一的硬件平台和系统设计,降低了系统复杂性,提高了系统可维护性。联网测试、动态模拟试验及现场运行结果表明,该系统能对变压器、线路、电容器、电动机的各种故障做出准确响应并具有较高的测量精度和良好的控制性能。

基于Morlet复小波变换幅值和相位信息的间谐波检测方法

小波变换以其良好的时频局部化特性在电力系统中得到了广泛的应用,包括在谐波分析方面。但即使是时频窗面积最小的Morlet小波也存在频谱混叠现象,使得单纯利用小波变换系数的幅值无法对谐波准确检测。本文提出了基于Morlet复小波幅值和相位信息相结合的谐波、间谐波检测方法。首先利用a-S(a)曲线粗略确定包含被测信号信息的尺度范围,然后利用这些尺度上的小波变换系数的相位信息来实现谐波、间谐波频率的检测,最后根据检测出的频率确定特征尺度,进而确定被测信号的幅值。与FFT方法和传统的尺度-幅值法相比,该方法能够克服频谱泄漏现象,且能够区分频率相近的信号成分,提高了谐波、间谐波的检测精度。通过Matlab软件进行仿真,结果验证了该算法的正确性。