振动攻丝扭矩信号处理中应用小波分析

介绍了小波分析理论及Mallat快速算法,将它应用于振动攻丝扭矩信号分析中,并从扭矩信号静态值提取和动态力分离二个方面,详述了小波分析在振动攻丝扭矩信号处理中的应用.研究表明:该方法能够有效地从振动攻丝扭矩信号中提取出它的静态值和动态力.

一种旋转构件扭矩信号测试系统

介绍了一种基于AVR单片机和无线传输模块的旋转构件扭矩信号测试系统的结构和工作原理 ,并进行了实验 ;实验证明 。

电动助力转向系统扭矩信号采集系统设计

电动助力转向系统是安装在汽车上的智能转向机构,通过其控制器获取方向盘输入扭矩的实时信号,以及车速信号等表征汽车运行状态的参数,确定助力电机所提供的助力转矩的大小和方向,辅助驾驶员进行转弯,同时保证汽车的操纵稳定性和安全性。为了保证助力的准确性和快速性,需要对方向盘输入扭矩信号进行检测,针对扭矩信号的采样要求,设计的扭矩信号采集系统主控芯片采用DSP,联合高精度4通道同步采样A/D转换芯片AD7864,可实现对扭矩信号的采样。

基于AR模型MEM法的轧机扭矩信号分析

本文给出了AR模型MEM法的基本理论，通过实例证明这种方法得到的功率谱出较光滑，并且不需要预先知道信号的频率幅值等信息，适合于不以信号处理为研究方向的科研人员和现场操作人员用来分析轧机信号。

小波分析在扭矩动态测试法去噪中的应用

首先介绍小波分析基础理论,然后讨论小波分析在动态扭矩测量信号滤波中的应用。通过对所获得的扭矩信号进行离散小波变换,利用阀值量化处理的方法去除噪声,将剩余部分进行重构,形成了抑制噪声的滤波信号。实验结果表明该方法对采样信号滤波是十分有效的,对提高扭矩测量精度很有利。

基于神经网络的微孔钻削力的实时监控

建立了基于神经网络的微孔钻削力实时监控系统,以轴向力和扭矩信号为监测对象,应用BP神经网络进行多路传感器信息融合,判断微钻头工作状态,为微孔钻削加工力的智能化在线监控提供一种有效的技术方法。