尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点 ,构造脉冲响应小波 ,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征 ,在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法 :尺度 -小波能量谱比较法。通过对具有外圈缺陷、内圈缺陷的滚动轴承振动信号的分析 ,说明尺度 -小波能量谱比较法不仅能检测到滚动轴承故障的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。

尺度—小波能量谱在内燃机故障诊断中的应用

为了对内燃机气门及活塞—连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在尺度上的平均能量分布,即信号的平均尺度—小波能量谱。根据不同故障下振动信号在尺度上的能量分布差异,提出了基于尺度—小波能量的标准特征向量,并以此作为标准,结合欧氏距离方法,对待检故障信号进行诊断,定量判断出了内燃机的故障类型,取得了很好的结果,该方法为内燃机故障诊断提供了一种有效途径。

小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用

旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别。而旋转机械发生故障时其振动信号往往是非平稳信号,不同的非平稳性对应不同的故障状态。连续小波变换可以通过伸缩平移变换对信号进行多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于故障信号的检测。时域同步平均可以削弱观测信号中的随机成分,降低噪声干扰,提取与平均周期相关的确定性信号,提高信噪比。结合小波变换和同步平均的优点,提出小波尺度谱同步平均的方法。对多周期的振动信号进行小波连续变换,并进行尺度谱重排,获得重排小波尺度谱;根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均,同步平均后的尺度谱可以有效地抑制干扰噪声,识别弱故障信息。通过仿真分析和实例分析验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法。

基于尺度—小波能量谱的船舶水压场信号检测

为了有效地从风浪背景中检测船舶水压场信号,本文利用连续小波变换分析了实测海浪水压场与船舶水压场的尺度—小波能量谱,根据两者的能量差异,提取某一特征尺度范围内的能量和为特征,采用滑动检测方法对信号进行实时检测.通过实测数据和仿真数据对该检测算法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下,能较好的检测到目标信号.

基于尺度-小波能量谱和神经网络的内燃机故障诊断

为了对内燃机气门及活塞连杆组故障进行有效地诊断，通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号，利用连续小波变换得到信号在不同尺度上的能量分布，即信号的尺度小波能量谱。其能量主要分布于尺度范围1～32，且相同故障模式下的尺度小波能量谱呈现出相似性，不同故障模式之间的尺度一小波能量谱存在很大的差异性，以此作为不同故障模式的信号特征，结合BP神经网络方法，实现了对待检信号的正确识别。

小波能量谱及其在热带太平洋SSTA多时间尺度结构研究中的应用

通过比较傅里叶分析和小波分析中能量守恒公式，提出了小波能量谱的概念。对一个复合的试验序列做比较分析，显示出小波能量谱具有直观地反映振动强度随频率和时间变化的优良性能，特别是对ｃｏｓ（ω２ｔ）ｃｏｓ（ω１ｔ）型的变化。应用于热带太平洋海表温度异常分析，得到它的年际变率主要由２年、４年和１年的振动组成，间隔１０年左右同期增强或减弱为时间演变的主要特征。

基于尺度-小波能量谱的舰船轴频电场检测算法

为了检测复杂海况下的舰船轴频电场信号,文章通过连续小波变换分析了海洋环境电场和舰船轴频电场的实测信号,计算其尺度-小波能量谱并找出两者差异。根据两者在不同尺度内能量分布的差异,在一定特征尺度内提取能量和为特征值,并根据环境变化,设置具有自适应功能的动态阈值,通过滑动检测的方法实时检测信号。算法由高信噪比和低信噪比的实测数据验证。结果表明该算法在高信噪比时检测率达100%,没有出现虚警和漏警,在低信噪比时也能较好地检测到目标信号。该算法具有较强的稳健性和较好的检测效果,为舰船轴频电场信号的检测提供了一种新方法。

小波变换及小波能量谱在多尺度分析中的应用

本文运用小波变换方法,用标准 Morlet 小波作母小波,用小波能量谱对赤道东太平洋93年的海温异常进行多尺度分析。可以得到,赤道东太平洋海温异常主要变率集中在1年,2年,4年为周期中心的成分上,而且这些尺度的振动间隔十年同期增强或减弱。

多尺度小波能量谱在致密砂岩储层气水识别中的应用——以XX地区盒8段储层为例

由于研究区储层岩性变化大,非均质性强,天然气充注程度存在差异,储层含气饱和度低,导致气层电阻率差异较大,存在高电阻率出水,低电阻率产气的情况,常规方法气水识别效果差。针对此难点,从信号能量构成的角度出发,开展了多尺度小波能量谱识别低饱和度致密气层方法研究。地层微观的孔隙结构及其所含流体和宏观的岩性特征等信号能量共同构成了测井信号的总能量,通过构建流体敏感测井曲线,基于小波变换,对其进行多层多尺度分解,从而获得对流体性质反映灵敏的高频段不同尺度下的测井信号能量特征,最终根据小波能量谱最大能量尺度值和能量加权累计总值有效识别了气层和水层,提高了解释符合率。在实际应用中效果显著,为低饱和度致密砂岩储层勘探开发提供了技术支持。

基于改进灰色关联度及尺度-小波能量谱的输电线路故障选相

提出基于改进灰色关联度和尺度-小波能量谱的输电线路故障选相新方法,依据尺度-小波能量谱分析提取暂态故障特征,再由改进灰色关联度分析来确定故障相别。对故障线路三相电流信号进行小波分析,获取各尺度下的小波变换系数,计算尺度-小波能量谱;采用改进的灰色关联度算法对故障信号能谱和参考序列进行关联度分析,根据最大关联度原则确定故障类型。仿真表明,该方法能准确地判断故障相别。

舰船地震波信号的小波能量谱检测算法

本文基于滑动小波能量谱提出一种新的舰船地震波信号实时检测算法,首先利用小波变换对实测信号进行尺度-小波能量谱分析,获得信号在尺度-小波能量谱上的特点,然后基于该特点选取一段频带内的能量和作为检测特征量,最后通过比较特征量与阈值的大小,并根据一定的检测规则,完成对舰船地震波信号的实时检测。实测数据和仿真数据表明,该检测算法能够实时地完成对目标信号的检测,且在信噪比为-15 dB时,检测概率达到96%。

小波域的冲击能量相关技术及其应用

针对传统小波尺度能量谱的不足之处,提出了一种改进型的小波域冲击能量相关技术。首先利用AR时序建模方法,去除振动信号中的周期谐波成分,然后采用连续小波变换将去除周期谐波后的信号分解到每个不同的小波尺度上,并计算不同尺度上小波系数的Teager瞬时能量。在此基础上,利用峭度和循环统计量对不同尺度上的小波Teager能量序列进行尺度筛选,确定能量序列进行尺度积分区间。最后,结合能量序列的时域相关运算,提取出冲击信号的发生周期或频率。结果表明:该方法能降低常规小波尺度能量相关法的误判率,而且在强噪声干扰下能准确地提取出弱冲击信号的发生频率,对旋转机械故障作出准确的判断。

基于连续小波的螺杆压缩机气阀状态监测方法研究

针对实测螺杆压缩机气阀在不同状态下振动信号的特点,采用连续小波变换的方法得到信号在尺度上的平均能量分布,即信号的平均尺度-小波能量谱。根据气阀不同状态下振动信号在尺度上的能量分布差异,提出了基于平均尺度-小波能量的标准特征向量判断压缩机气阀状态的方法,能够很好地识别出螺杆压缩机气阀的状态类型。该方法为螺杆压缩机状态监测及故障诊断提供了一种新的有效途径。

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造脉冲响应小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,在此基础上提出了两种滚动轴承故障诊断方法:尺度一小波能量谱比较法和时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承外圈和内圈故障振动信号的分析,说明两种方法不仅能检测到滚动轴承故障的存在,而且能有效识别滚动轴承的故障模式,从而为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径。

基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究

针对轴承故障初期振动信号中的特征成分极易被噪声信号淹没而不能及时检测的问题,结合Morlet小波变换降噪的基本原理,提出一种由尺度相关能量分布确定最优尺度参数的方法,从而在该尺度下对信号滤波来提取冲击特征成分。以最小Shannon熵优化Morlet小波的形状参数,实现母小波与信号故障特征的最佳匹配;以最优Morlet小波在不同变换尺度下的小波系数绘制尺度-能量谱,利用信号故障特征能量在特定尺度范围内聚集的特性,从谱图的极值点中选择滤波效果最好的尺度参数。对轴承全寿命数据的实际应用结果表明,与信号的均方根趋势相比,该方法能够提前从信号中提取微弱故障特征并检测到轴承的外圈故障,为轴承早期故障诊断提供了一种有效途径。

基于连续小波变换的湖底回波特征提取

提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值作为识别特征矢量的方法,并利用该方法对湖底回波实测数据进行特征提取与分类。理论分析与仿真试验结果表明,相对于时间-小波能量和尺度-小波能量特征提取法而言,该方法可得到更好的类内紧致性和类间可分性,以及更佳的分类效果。

无线局域网聚集业务流的二阶尺度特性分析

无线局域网业务流特性分析是网络性能评价、规划、设计、管理和控制的基础。应用小波能量谱方法对真实的无线局域网聚集业务流的二阶尺度特性进行分析,实验结果表明大部分上行和下行的混合业务聚集流在小时间尺度上的二阶尺度指数接近0.5,这说明在这个时间尺度上网络业务流呈现弱相关性,而在大时间尺度(秒级以上)呈现明显自相似特性。通过小波能量谱分析也发现,和Poisson过程相比,无线局域网聚集业务流在各个时间尺度上都具有明显的突发性。研究结果为无线网络业务流的准确建模及网络流量控制和优化无线网络资源提供指导。

鄂尔多斯盆地西缘低对比度油层流体判识新方法

随着勘探开发的不断深入,油田勘探开发对象日益复杂化,油水层的低对比度特征愈加突出。受沉积微相、源储配置关系、充注程度等因素影响,低对比度油藏隐蔽性强、油水关系复杂,测井识别评价难度大,解释符合率偏低。因此,亟需建立有效的低对比度油层流体识别技术,提升测井解释精度。以鄂尔多斯盆地西缘环江西部长8储层为例,从研究岩性、物性、水性、含油性等方面入手,深入剖析研究区低对比度油层成因机理,研究认为地层水矿化度差异、束缚水饱和度高、油藏充注程度低是导致环江油田西部长8储层出现低电阻率、低对比度特征的重要因素。在此基础上建立流体敏感因子识别法;并从测井信号能量构成的角度出发,通过构建流体敏感测井曲线,基于小波变换算法,创新研发了多尺度小波能量谱流体识别技术;针对研究区油藏充注程度低,基于相渗实验创新形成了产水率细分油水同层评价方法。以上3种方法均有效提高了研究区低对比度油层流体性质判识能力,在低对比度油层识别方面应用效果显著。

焊接裂纹金属磁记忆信号的特征提取与应用

金属磁记忆检测技术是一种新兴的对铁磁性材料进行早期损伤诊断的无损检测方法。通过对焊接裂纹磁记忆信号的小波能量谱特征进行研究表明,与无裂纹时相比,含有焊接裂纹信息的金属磁记忆信号,其尺度-小波能量谱的分布范围广,能量水平高,且能量达到峰值以后,呈指数规律下降,据此可以判定被测试件中是否含有裂纹缺陷;其空间-小波能量集中程度较无裂纹时高,而能量集中的位置恰好就是焊接裂纹存在的位置。

智能子弹对声目标CACEMD-VDAKF跟踪算法研究

为了研究智能反坦克子弹药(BAT)对声目标机动检测与跟踪的问题,推导了适合智能子弹药系统的MUSIC估计算法,并计算了声信号的空间方位谱及功率谱,提出了一种针对信号几何窗口的变量——当前平均改变能量(current average change energy,CACE),利用该变量推导了基于当前平均改变能量的机动检测算法,将此算法与机动目标跟踪变维自适应Kalm an滤波模型相结合,得到了基于当前平均改变能量的机动检测与变维自适应Kalm an滤波算法(CACEMD-VDAKF);通过半实物仿真实验,计算了目标在不同运动状态下的空间功率谱和方位谱,证实了该算法对声信号处理的可行性,MATLAB仿真结果验证了CACEMD-VDAKF算法对二维声目标跟踪的有效性及稳定性。