连续小波变换识别水轮机故障信号孤立奇异点

针对低频振动信号 ,给出一种故障信息识别的有效方法 .选择双正交样条小波作为基小波 ,将多尺度分析及孤立奇异点的检测运用到水轮机主轴径向摆度分量信号的故障识别中 .结果表明 ,利用连续小波变换系数模极大值 (WTMM)的多尺度分析、根据WTMM曲线的长度、强度及其Lipschitz指数可以定位孤立奇异点 ;运用最小二乘算法估算李氏指数 。

多尺度奇异性检测及其在地震相分析中的应用

本文从地震道的奇异属性出发,利用连续小波变换求取地震道的小波变换模极大值曲线,并沿此曲线提取地震道的小渡变换系数,称之为小波变换模极大值连线振幅。此属性不仅可以代表信号本身,而且可以最大程度的区别于相邻道,并且具有地震道多尺度的特征,即兼具时频域的特征,由此结合自组织神经网络,我们提出了一种新的地震相分析方法,通过模型合成地震记录实验分析,证明此方法是可行的,且对地质层位的解释误差具有一定的容许度,最后,将此方法应用于了实际资料,取得了良好的效果。