一种改进的第2代小波变换算法及应用

为了获得基于分析数据特征的小波函数,将第2代小波变换插值细分方法与最优估计理论相结合,提出了一种改进的第2代小波变换算法.在设计预测系数时,以小波分解的细节信号的平方和最小为目标函数,使预测满足一定的消失矩,通过最小二乘法确定预测系数,使预测系数能够反映分析数据的特征.采用最优插值估计的第2代小波变换分解及重构算法的降噪效果优于其他类型的小波,因此较理想地提高了滚动轴承振动信号的信噪比.

第2代小波变换及其在机电设备状态监测中的应用

为了解决最佳小波基函数选择的问题,采用第2代小波变换的方法构造小波,从振动信号中提取机电设备故障信息.第2代小波变换与经典小波变换不同,它不依赖Fourier变换,所有的运算在时域上进行,通过设计预测算子和提升算子可以构造具有某种特性的小波.针对机电设备的状态监测和故障诊断,阐述了一种离线设计预测算子和提升算子的方法,通过求解线性方程组确定预测系数和提升系数,并在此基础上构造基于插值细分方法的第2代小波变换算法.在某炼油厂机组的状态监测和故障诊断中,采用该算法有效地提取了轴系不对中的故障信息.

第2代小波变换算法的改进及应用

在阐述第2代小波变换基本原理及特点的基础上,将最优插值估计引入到预测器设计中,提出了第2代小波变换算法的改进算法。为了验证改进算法的效果,本文将它应用到信号的去噪处理中,并将其去噪效果与第2代小波变换的去噪效果和传统小波变换的去噪效果进行了比较,结果表明,用第2代小波变换改进算法去噪具有更好的性能。

改进的第2代小波变换在地震资料去噪中的应用

在地震勘探中,小波理论是去除地震资料中的噪声以提高信噪比的有力工具。将最优估计理论与第2代小波变换相结合,获得了反映数据特征的小波变换,改善了资料处理的效果。

基于第2代小波的水电机组振动信号预处理

传统的小波去噪效果与选用的小波基函数有关,小波基函数选择不当会把信号的有用成分当成噪声去掉,给故障诊断造成困难。而基于提升算法的第2代小波变换可以通过设计预测系数和提升系数获得具有某种特性的小波基函数。文中提出采用基于提升算法的第2代小波变换来进行水电机组振动信号的去噪处理,通过分析提升算法的基本原理,使用第2代小波对水电机组振动信号在不同分辨率下进行分解处理,并使用阈值处理小波分解的细节系数,将处理过的细节系数和近似系数一起重构信号。仿真结果表明,采用第2代小波变换要优于传统小波变换的去噪效果,第2代小波在信号处理中有广阔的应用前景。

一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型

针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SG-WT)、改进的经验模式分解(EMD)和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型。首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取。将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征。