电厂热力设备检测中的Lipschitz指数分析

设备检测具有其重要性和复杂性。该文利用小波分析理论着重分析设备检测信号的局部奇异性 ,提出了一种基于小波分析的设备检测的Lipschitz指数分析方法。该分析方法可应用于设备中出现的无损、撞击、振荡、变形与断裂等状态的诊断中 ,它不仅能定性、而且能定量地分析信号的奇异点、奇异性。在设备检测中 ,必将是一种有很大发展潜力的新方法。

基于小波的信号Lipschitz指数分析和应用

奇异信号往往带有一些重要信息,一般用Lipschitz指数来描述信号的奇异性。在Mallat等人的基础上讨论了奇异信号Lipschitz指数定义和相关理论基础,同时研究了小波变换与信号奇异性关系和Lipschitz指数的计算。利用信号和噪声奇异指数不同的特点应用于去噪声,文中提出了一种对噪声模极大值对应点周围的小波系数进行非线性压缩后重构信号新方法,仿真实验结果表明,这种方法有着较好的去噪效果。

基于小波变换与Lipschitz指数的桥梁损伤识别研究

针对连续小波变换与Lipschitz指数在识别信号奇异性上的优越性,以裂缝模拟桥梁损伤,提出基于小波变换与Lipschitz指数的损伤识别方法。对损伤结构位移模态进行小波变换,用小波系数灰度图及模极大值轨迹图进行损伤定位,并用Lipschitz指数评价损伤程度。理论推导裂缝梁的Lipschitz指数范围,并数值计算验证该方法识别结构裂缝损伤的有效性。考察Euler梁及Timoshenko梁、不同程度损伤、多位置损伤、稀疏测点布置及噪声测试等多种因素对损伤识别效果影响。

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.

基于Lipschitz指数熵的轴承故障检测方法

针对利用小波奇异点进行故障检测无法克服噪声影响的不足,提出采用Lipschitz指数熵作为特征进行故障检测。该方法以信号在小波域上分解形成的Lipschitz指数谱向量的熵值作为故障的诊断特征,建立了基于Lipschitz指数熵的故障检测模型,并提出了基于粒子群优化的特征阈值选择方法。将该方法同基于小波能量谱、小波包能量谱熵特征和小波奇异点检测的方法进行比较,实验结果表明采用Lipschitz指数熵作为特征都能有效克服噪声影响,在检测时间及检测率上较另外3种方法有显著提高。

基于边缘检测和Lipschitz指数的磁共振图像特征点选取

特征点的提取在医学图像配准中有着重要的意义.该文提出了一种磁共振颅骨图像特征点的选取方法,即在边缘检测、优化的基础上,利用Lipschitz指数找到颅骨外边缘的突变点作为特征点.实验证明,用本方法提取出的特征点是有效、稳健的,可用于下一步的图像配准.

心电信号的Lipschitz指数与基于小波变换的去噪算法

心电信号是对人类心脏的生理和病理过程进行无创检测最主要的手段，是近年来信号处理领域的一个研究热点。本文在概述小变换理论的基础上，首先通过实验计算测定了心电信号的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数，然后基于小波变换下奇异信号民随机噪声尺度空间中的不同特性设计了一种去噪算法。

基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪工具。在D.L.Donoho的多分辨率小波阈值去噪方法的基础上,提出了基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法。仿真结果表明,采用基于Lipschitz指数的小波阈值去噪方法不仅有效抑制了由于硬阈值函数的不连续性而在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,而且在更加彻底去噪的前提下很好地保留了信号的边缘信息。无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。

Lipschitz指数与室性波的识别

根据小波变换的理论 ,信号的奇异点对应于其小波变换的一个正模极大值与负模极大值对。采用二次样条小波对心电认号进行小波分解 ,将心搏分为室上性心搏和室性心搏。根据Lipschitz指数的理论 ,提出小波变换各个尺度上的极大模值增大或Lipschitz指数大于零是确定室性QRS波的一个重要指标。使用这个指标 ,可正确的识别QRS波群宽度小于 12 0ms的室性QRS波。

基于Lipschitz指数估计的含裂纹板损伤检测

对板的振动模态进行大间距二维采样,并用二维小波对得到的模态信号进行分解,判断损伤的大致位置。在损伤位置的附近分别沿平行于板两边的方向进行加密一维采样,对采样信号进行连续小波变换,求得各点在两个方向的Lipschitz指数,判断裂纹的具体位置和尺寸。用有限元法模拟一个含穿透裂纹的矩形板结构,求解其自由振动模态,模拟结果表明,本方法准确有效。

泛函微分方程的Lipschitz指数稳定性

提出泛函微分方程的Lipschitz指数稳定性概念。

地震资料的Lipschitz指数计算方法及其应用

地下地层岩性的变化使得采集到的地震信号具有不规则性即奇异性。这种奇异性通过Lipschitz指数值的大小来定量表示。小波变换在时域和频域具有局部化能力，是分析地震信号奇异性的有利工具，为Lipschitz指数计算提供了思路。讨论了带有阻尼因子的Morlet小波在时频域分辨率可调节的特性，分析了利用其进行Lips—chitz指数计算的方法，通过该方法能够准确获得地震信号中的奇点位置和奇异性强度。对地震资料处理后得到Lipschitz指数数据体，将其应用于地震地层层序边界及断层识别中，取得了较好的效果。

Lipschitz指数对刀具磨损的状态监测

针对Lipschitz指数的变化可跟踪量化刀具磨损程度的奇异性问题,提出了一种基于Lipschitz指数的刀具磨损状态监测方法。该方法在小波模极大值与Lipschitz指数关系的基础上,利用线性回归原理推导出Lipschitz指数的计算表达式,克服了传统方法计算Lipschitz指数的精度与鲁棒性不稳定问题。以刀具锋利与磨损的声发射信号为例,实测出不同切削条件下刀具声发射信号的Lipschitz指数变化特性,进而辨识出刀具磨损的状态程度。实验结果表明,提出的Lipschitz指数求解模型以及相应的奇异性辨别方法具有合理性,可准确判断出刀具磨损声发射信号的奇异性与刀具磨损阶段,适合在线应用。

Lipschitz指数与平稳小波变换在CT图像去噪中的应用

针对CT切片图像噪声特点以及应用需求,提出了基于Lipschitz指数和平稳小波的CT图像去噪算法。利用改进的中值滤波器滤除图像的脉冲噪声,然后根据图像阶梯边缘的Lipschitz指数与小波系数之间的关系,在更好地保护图像边缘细节的前提下,利用平稳小波变换的阈值去噪方法滤除高斯噪声。实验结果表明,该方法无论是在视觉效果上,还是在最小均方差意义和信噪比增益上,以及保护图像边缘细节上都有很大提高。

一种基于小波变换模极大值的估计Lipschitz指数新方法

信号的奇异点和不规则部分往往包含丰富的信息,其奇异性行为通常由Lipschitz指数(Lipschitz Exponent,LE)来刻画.Mallat和Hwang在其经典文献[1]中提出采用小波变换模极大值随对数尺度变化曲线的最大斜率作为LE指数的度量.该方法已被学界广泛采用.但是,由于该计算方法只是文献[1]定理4不等式等号成立时的特例,故在噪声的情况下其计算的精确性和鲁棒性往往得不到保证.本文将Mallat的方法进行了改进,将对数坐标系中在小波变换尺度范围内满足文献[1]定理4的直线与小波变换模极大值(Wavelet Transform Modulus Maxima,WTMM)曲线间的面积作为估算LE的目标函数.在此基础之上研究了LE的先验知识,并给出了适于工程计算的估计算法.最后进行了对比仿真实验.实验结果证明本文的方法具有更高的精确性和鲁棒性.

气液两相流压差信号的Lipschitz指数分析

利用小波分析理论来分析气液两相流压差波动信号的奇异性,提出一种利用小波分析的Lipschizs指数与信号的能量特征相结合的识别方法,可以识别出水平管内气液两相流的四种流型。

金属磁记忆信号特征量提取中的Lipschitz指数法

磁记忆信号处理和特征量提取是金属磁记忆检测的核心。传统方法采用寻找磁记忆信号法向分量过零点区域,并且用梯度值大小衡量应力集中程度。对带有焊接缺陷的10号钢管件进行了磁记忆检测试验,对Lipschitz指数的机理进行了分析,并利用该方法对磁记忆检测信号进行了特征分析。结果表明,单纯用过零点和梯度值不能完全反映磁记忆信号特征。在局部区域,凡是小于设定的奇异性指数,均可判断存在故障;根据信号的奇异性与模极大值存在的关系,通过对小波变换系数模极大值的判断,就可以找到信号突变位置。

基于Lipschitz指数的刀具磨损补偿问题的研究

文章分析了金属切削加工过程中刀具磨损的规律以及在不同的刀具磨损阶段切削力信号的奇异性指数 (即Lipschitz指数 )的变化规律。根据这一变化规律对自动化生产过程中刀具磨损的补偿进行了规划。提出了刀具磨损自动补偿的实施方案。

基于Lipschitz指数的桥梁损伤评估研究

文章以某连续刚构桥外观检测为背景,应用数学上的小波变换和正则性对采集到的信号进行分析,通过小波变换识别损伤位置。采用Lipschitz指数对桥梁损伤程度进行科学评估,实时提供桥梁健康状况,为桥梁正常运营提供可靠数据。研究表明,该桥最小损伤识别程度为3%;Lipschitz指数在单处损伤工况中较多处损伤工况要稳定,在多处损伤工况中,相互之间有一定的干扰,但是影响不大,足够满足工程应用的精度要求;选用不同的小波基对损伤评估也有一定的影响,鉴于本文研究建议选用MexH小波函数。