小波包频带能量分解在断路器机械状态监测中的应用

基于小波包原理,将断路器操作振动信号分解到独立的频带内,不同频带内信号能量的变化反映了断路器机械运行状态的改变.提取主要的频带能量作为断路器状态监测的特征向量,并根据试验结果确定了不同状态下能量特征向量的容差范围,从而实现了不同机械状态的简单分类,为断路器的机械状态监测提供了相应的量化依据.试验模拟了ZN12-35型真空断路器4种不同的合闸同期性状态,采用单个加速度传感器在机构箱上获取合闸时的触头振动信号.该信号经过小波包频带能量分解后,可以将各种合闸同期性状态分类集中在复平面中明显区分的不同区域内,从而验证了该方法在断路器机械状态监测中的有效性.重复试验表明,在保证监测系统稳定的前提下,该方法具有较高的状态监测准确率.     

基于频带能量分析的发动机转子早期故障识别

从检测信号中提取出发动机转子早期故障特征并进行快速识别是故障诊断的一个难点。将小波包分析与能量监测相结合,提出了根据频带能量对早期故障进行特征提取和识别方法。对频带能量分析原理,早期故障特征提取与识别方法进行了分析和研究,并将其应用于飞机发动机转子的早期故障识别。结果表明,频带能量分析方法能够有效地提取发动机转子早期故障特征并进行快速识别,特别是对于非平稳微弱早期故障信号,更具有明显优势。     

基于小波包相关频带谱能量熵的滚动轴承性能退化评估方法

滚动轴承在使用过程中会经历不同的性能退化状态。提出小波包相关频带谱能量熵以评估滚动轴承初始性能退化程度。以滚动轴承全寿命周期数据为支撑,对数据进行小波包分解,并利用相关系数法提取包含主要故障信息的时频分量,然后沿时间轴计算各频带幅值谱,再计算谱能量熵。通过实验与时域典型指标均方根值（RMS）,以及小波包频带幅值谱熵和小波包频带谱能量熵评估指标进行对比,验证了所提方法在滚动轴承性能退化评估中,对初始故障的评估具有一定的优越性。     

面向结构损伤预警的小波包能量谱识别参数

对Benchmark钢框架结构试验数据和润扬大桥悬索桥监测数据进行了小波包能量谱损伤预警分析,在此基础上详细考察了不同小波函数和小波包分解层次的损伤预警效果.结果表明:Daubechies小波和Coiflets小波适用于结构损伤预警,并且实际工程中应采用较大的小波函数阶次以获取较好的时域分辨能力和损伤预警能力;小波包分...     

模拟电路在小波能量描述下的Hopfield神经网络故障诊断方法

针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法。在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应通过小波包完整分解,各尺度小波系数的能量值由一个新定义的能量函数进行计算;由小波能量值所构成的理想与实测故障特征向量经能量编码后被分别作为联想记忆的记忆原型与记忆起始点,在自联想记忆驱动下,实测模拟电路故障的编码被Hopfield神经网络准确分类。数值实验结果表明新方法对具有微     

基于神经网络与特征融合的损伤诊断方法

为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度,提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先,用正交小波包对多个传感器采集的振动信号进行小波包分解,并计算每个频带上的相对能量;然后把这些传感器信号的小波包相对能量融合,构成神经网络分类器的输入特征向量,从而实现损伤的诊断和评价。研究结果表明:正交小波包分解的频带能量分布能够较好地反映结构的损伤特征;特征融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,使诊断信息具有更高的精度和可靠性,提高了诊断准确率。     

基于CEEMDAN-WPT联合去噪的灾后求救信号能量分布特征研究

在隧道、矿山等复杂环境的地下工程灾后救援中,求救敲击信号微弱且经常淹没在噪声环境中,如何有效拾取求救敲击信号是灾后救援的关键问题。该文以现场敲击数据为基础,选取钢架、钢管、铁锤等不同类型的敲击信号进行对比研究。首先采用自适应噪声完备集合经验模态分解的改进算法(CEEMDAN)对信号进行分解,运用功率谱密度、相关系数和方差贡献率分析方法选择包含有效信息的IMF分量,再利用小波包阈值去噪(WPT)对信号进行分层滤波,最终得到信号的工作特征信息;其次利用小波包分析模块分别求得每个节点重构信号的小波包频带能量,研究不同类型敲击信号在频带内的能量分布特性,并比较其频带能量的分布差异。结果表明,钢架、钢管、铁锤等敲击信号的能量分布大致相同,多集中于0～250 Hz;通过能量频带细化分析发现,在能量波峰处,钢架敲击地面占比最少,铁锤敲击地面占比最多,该文方法可为灾后求救信号的有效识别提供基础,且为救援设备的传感器参数选择提供依据。     

基于遗传神经网络的战场声目标识别

通过小波包分析提取战场声信号不同频带上的能量作为特征向量,设计了遗传神经网络作为战场声目标识别的分类器,克服了传统BP神经网络容易陷入局部最小点的缺陷,通过Matlab仿真对比实验结果,证明遗传神经网络能够提高战场声目标的识别率。     

基于小波包分析的能量阈值消噪

白噪声的方差和幅值随着小波尺度的增加而减小,而信号的方差和幅值与小波变换无关.按照信号能量的观点,提出一种基于小波包分析对图像的高频系数和低频系数同时进行能量阈值处理的消噪方法.同小波分析相比较,该方法可以有效地消除白噪声的干扰,计算简单且有较好的消噪效果.     

基于DSP的交流电机故障诊断

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置.对鼠笼异步电动机的常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的监测诊断水平,具有重大实用价值.本文应用小波包-神经网络算法实现了基于DSP的交流电机故障诊断.利用小波包分解算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承和偏心故障特征,提出对数故障特征向量的算法.将故障特征输入基于任务分解的神经网络,实现基于DSP的电机定子、偏心以及轴承故障诊断.     

隧道衬砌混凝土爆破振动能量传播规律试验

针对隧道衬砌混凝土频繁爆破振动危害累积效应,设计混凝土频繁爆破振动试验,对测得的爆破振动信号进行总能量和频带能量计算与分析。试验结果表明:①爆破振动信号能量分布范围较广;但绝大部分能量集中在0～205. 08 Hz;且多以9. 77～58. 59 Hz频带能量较大;②总能量随距离的增大而减小,在近区衰减迅速,中远区较近区衰减缓慢;而能量随着距离的增大向低频带集中,且距离越大越明显;③总能量随爆破次数增加呈降低趋势,其中近区测点的总能量在大值范围内下降;而中远区衰减较为平缓。能量集中频带随爆破次数增加总体向中低频段发展;且近区测点在低频段能量所占比例有所增加。     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...     

一种基于正交小波包分析的混沌识别方法

以Duffing方程系统为例阐述了混沌运动的特征，比较了正交多分辨分析和正交小波包分析的频带分割能力和频率分辨率，提出了一种基于正交小波包分析的混沌识别方法。利用各子带功率在信号总功率中的分布状况，有效地识别出周期运动、混沌运动与随机运动，提取了混沌运动的特征频率。     

纯电动汽车车载电源性能在环测试平台研究

为研究纯电动汽车车载电源性能,提出并搭建了由异步电动机和直流电动机组成的在环测试平台.异步电动机用来模拟纯电动汽车的牵引电动机,直流电动机用来模拟汽车行驶时的阻力和惯量,对异步电动机和直流电动机分别实施转速控制和转矩控制.分析了电动汽车行驶工况,给出了简单循环工况下参考转速、转距和功率.设计了异步电动机调速系统转速控制器和电流控制器,建立了异步电动机调速系统的数学模型,提出了基于自适应模糊神经网络控制的异步电动机调速系统.仿真和实验结果表明,基于自适应模糊神经网络控制的调速系统明显优于PID控制的交流调速系统,在环测试平台能够较好跟踪参考转速和参考转距的变化.     

基于能量解析的计算机笔迹特征提取

将汉字书写过程理解为笔迹能量的空间分布过程，提出了一套有效的计算机笔迹纹理特征分析方法。通过提取分布在不同小波包最好基所对应的频率域中的笔迹能量，一幅汉字笔迹图像可以被压缩为一个含有15个元素的能量测度矢量，再由BP神经网络即可完成对经规范化后的能量测度矢量的正确分类。