钢结构损伤识别中Db族小波函数选择

在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好.

基于小波分析的中性点非有效接地系统故障选线方法研究

接地系统故障的存在对煤矿电网运行安全及质量带来安全隐患。分析了小波包变换原理、综合模值差系数确定、综合相关系数确定等相关小波分析理论;讨论了故障选线方法;通过ATP-EMTP软件对煤矿电网接地系统故障选线进行了分析。结果表明,运用db5小波分解方法能够对各类频段特征的系统线路故障进行识别,特别是当单相接地故障出现在母线时,可以快速准确地得出选线结果;当馈线回路数较多时,该方法具有较高的可靠性。

基于小波分析的软门限去噪算法

本文首先对离散小波变换进行了简单的介绍,其次详细的描述了小波软门限去噪算法,最后在搭建的发动机台架系统上,测试云内4100QB柴油机的振动信号。选择db3小波函数对信号进行消噪处理,说明确定适当的分解层数和合适的阈值的必要性。

基于DB小波阈值降噪的直升机旋翼不平衡故障信号处理

旋翼系统是直升机的关键部件,一旦发生动不平衡故障,可能会使直升机大量动部件产生高周疲劳,导致机械故障,甚至引发飞行事故。首先针对双跷跷板结构四旋翼无人直升机旋翼不平衡故障自身振动信号的特点和其小波基函数的特性,从信号重构能力和相关性理论的角度,确定小波分解的最优小波基函数dbN系列;同时,基于最优小波基函数db5和强制阈值降噪的思想对监测的振动信号进行强制降噪;最后,运用小波包分解重构提取表征故障信息的前8阶小波包能量谱特征向量,提取的特征向量具有较好的区分性,为后续的故障诊断模式识别提供数据基础。