齿轮局部故障振动信号分析及提取方法研究

以齿轮局部故障为研究对象,建立了齿轮故障的振动模型,导出了齿轮局部故障的振动机理,分析了齿轮无故障振动信号和齿轮局部故障振动信号成分的异同点。在MATLAB环境下,采用小波变换算法对故障信号进行降噪处理,用希尔伯特变换对故障振动信号进行解调处理。结果表明,小波变换对强噪声干扰的机械振动信号能够进行有效的降噪处理,希尔伯特变换能从降噪后的故障振动信号中提取齿轮局部故障的特征信息。该结果在机械故障诊断中具有良好的实用价值。     

基于小波变换的信号特征与突变点检测算法研究

采用小波分解可以很好地研究信号的自相似性.小波变换能够分析信号奇异点的位置及奇异性强弱,即通过小波变换后的局部极大值在不同尺度上的衰减特性来衡量信号的奇异性.介绍了小波变换的基本概念,对信号特征和突变点检测算法进行研究,利用小波多分辨分析将突变信号进行多尺度分解,通过分解的信号确定突变点位置.通过Matlab实验,分析了信号奇异点定位和小波检测的结果,当小波变换尺度越精细时,检测突变点位置越精确,验证了小波变换是分析信号自相似性和突变点检测的有力工具.     

嵌入式实时数据库设计关键技术研究

从连续小波变化求信号极值点和离散小波变换检测随机信号频率结构的突变两个方面分别进行了描述。指出小波神经网络在电路故障诊断中的优势与发展前景以及小波分析方案的软件实现。最后指出了小波分析理论在电路系统故障诊断中的不足之处和发展方向。     

用小波反变换提取高压局部放电信号

介绍了小波变换用于突变信号的检测原理，给出了实现小波变换的算法，对局部放电信号和干扰信号的小波分解特性进行了详细研究。理论和实验表明，利用小波变换检测局部放电与傅立叶变换相比具有独到之处。     

信号奇异性检测中小波分析的应用

信号的局部奇异性包含了信号的许多重要的信息,小波变换突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,适合对非平稳信号的处理.在介绍了小波分析的概念及其时频方面性质的基础上,讨论了小波的时频局部化在信号奇异性检测中的理论与方法,该方法非常适用对边缘信号与突变信号的处理和提取,因而在故障诊断中大有可为.     

基于小波变换的列车走行部故障诊断

走行部是保证列车行车安全的关键部件。基于小波变换原理，根据走行部故障振动信号的特点，选用调制高斯函数作为基本小波。试验表明，该方法对突变信号的描述更为精确，对由走行部局部损伤引起的振动信号突变十分敏感。是一种可靠而有效的故障诊断新方法。     

变形信号中突变点的检测

变形监测获得的信号含有噪声、变形信号和突变信号(信号的奇异性).信号在突变处的小波变换模极大值不随尺度的增加而变化,而在白噪声处的模极大值随尺度的增加而减小.根据这一规律,分析了变形监测信号突变点在卷积型小波变换下的特征及小波函数的选取,给出了用小波变换模极大值进行突变点定位、奇异度检测,根据突变点的奇异程度确定突变的的强度,检测变形信号的突变点.     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

一种快速重构信号的方法è

从多尺度的思想出发，提出一种由小波变换的模极大值及造成小波变换模极大值眯的信号突变点的正规性快速重构信号的方法，在各尺度下，依小波变换模极大值及造成小波变换模极大值点的信号突变点的正规性来选取基函数拟合信号在该尺度下的小波变换，再作小波反演得重构信号，实验结果表明，它是一种快速而又有较高信噪比的重构方法。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理；在所有的机械故障信号中，振动诊断技术是故障诊断的常用手段，对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换（FFT）和小波理论。通过对实验的观察，建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库，为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库。     

小波变换在汽轮机组动静碰摩故障诊断中的应用综述

小波变换在故障诊断的各个领域已经广泛应用,首先综述了汽轮机组动静碰摩的振动特征和诊断方法;小波分析应用于机械故障振动信号分析的优越性及其应用的进展和特点,介绍了小波变换技术在汽轮机组动静碰摩故障诊断的理论研究和实际应用,最后提出小波分析应用于碰摩故障诊断存在的问题以及对其应用前景的展望．     

信号检测的小波原理分析

当信号有许多突变点时,传统的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换难以确定各突变点的位置及强弱,利用Ｗａｓｆ（ｘ）的模极大值点来检测ｆ（ｘ）的突变点,若选择小波为光滑的一阶导数,则由其小波变换的幅值极大点可以检测到信号ｆ（ｘ）的突变点     

基于小波变换的奇异性检测在信号分析中的应用

为了找到美元图像4个边缘的宽度，首先对图像进行长、宽方向的投影。投影信号中的突变最激烈的点就是边缘的起始处和终止处，将小波变换检测信号的奇异性理论应用于这种突变点的检测中。详细地分析了如何选择合适的小波基以及如何选择合适的尺度来进行突变点的定位方法。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪.     

基于虚拟仪器技术的弹丸初速测量系统

介绍一种基于虚拟仪器技术的弹丸初速测量系统，阐明系统工作原理，实现方法及系统的硬件和软件结构，利用小波变换空间局部化性质，探讨小波变换模极大值检测信号突变点的方法在确定天幕靶弹丸信号特征点的应用，大量实验表明了该系统的可行性及实用性。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

小波分析在控制系统故障诊断中的应用

目前,控制系统均是基于传感器和执行器工作的,而传感器和执行器的故障已成为导致控制系统失效的主要原因.故障诊断就是要从系统的复合信号中,采用分离或突出或局部放大故障信号,使故障信号易于被人们发觉.因而需要对其相关信号进行分析,借此诊断出系统内部的故障.而小波变换利用平移和伸缩下的不变性,以提供信号在时域和频域的局部描述,从而求出该信号的奇异点.仿真实验结果表明利用小波变换的奇异点检测在控制系统故障诊断中具有优越性;据所提出的诊断结果修正方法,可提高诊断的可靠性.