厚度对含界面缺陷涂层小波包相对能量特征的影响

基于小波包相对能量特征指标,通过有限元数值模拟,分析了该信号特征对不同厚度涂层界面缺陷的敏感性.结果表明,加速度信号的小波包相对能量特征指标可以反映界面缺陷的位置及其大小,且具有涂层厚度越薄,敏感性越强的特点.     

基于ABAQUS和小波包能量谱的钢桁架损伤预警

用大型结构有限元分析软件ABAQUS建立了钢桁架完好模型和损伤模型,并模拟结构受到瞬态激励的振动测试实验,得到了结构动力响应信号。利用小波包变换对完好结构信号和损伤结构信号分别进行了多尺度分解得到小波包能量谱,并在此基础上计算结构损伤预警指标。结果表明,小波包能量谱对结构损伤具有很好的损伤敏感性,验证了该方法的有效性且具有良好的工程实际应用价值。     

小波方法识别框架结构损伤

小波包分析损伤识别方法首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过各组分小波信号的变化情况识别损伤。通过3层框架结构的数值分析,模拟结构损伤,判断损伤时刻与损伤位置。分析小波组分信号突变情况,可以识别损伤时刻、损伤位置和损伤程度。     

基于神经网络的超声导波锚杆剥离缺陷的识别

结合小波包分解技术与神经网络,提出了超声导波检测锚杆剥离缺陷的方法。首先,利用ANSYS-LSDYNA进行了数值模拟,在锚杆的顶端施加扫描激励波,得到了完好和剥离工况下的锚杆动态响应信号,利用小波包分解获得了缺陷参数与小波包能谱之间的关系,以小波包能谱作为输入向量训练适用于锚杆无损检测的神经网络,将剥离状况作为输出,建立了神经网络系统。最后利用混有不同噪声,且未参于训练的导波检测信号验证了神经网络检测的有效性。数值算例表明,该方法对噪声水平小于40%的检测信号,具有较好的识别结果。     

基于WPD-LMD和排列熵的结构损伤识别方法

为了直接从结构响应提取损伤敏感参数,对激励未知情况下的结构损伤模式进行识别,提出了基于小波包分解-局部均值分解方法(wavelet packet decomposition-local mean decomposition,WPD-LMD)和排列熵的结构损伤检测方法.该方法首先对结构振动响应进行小波包分解,将振动信号分解为一系列窄带信号,然后对窄带信号进行局部均值分解,能有效提取低能量分量.通过计算损伤前后分量信号的排列熵,对结构损伤进行了检测,最后通过计算测试数据和样本数据之间的相对排列熵,对损伤模式进行了识别.实验分析结果表明,所提出的方法能有效地对结构损伤进行识别.     

基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究

研究了基于小波包分析的结构实时损伤报警技术．利用小波分析优良的时一频局部化特性对结构振动信号进行精细分析，从而能实时地实现结构损伤报警．以简支梁裂缝为例，将环境振动信号采用小波包分解后得到小波包能量谱，采用基于Monte-Carlo方法计算得到的能量谱极值指数和变异指数2个指标作为筒支梁裂缝损伤报警的判据．该技术不需要对整体结构进行计算分析，只需要环境振动信号．计算机数值模拟表明该技术能较为敏感地发现简支梁的微小损伤，从而证实了该技术的可行性．     

移动载荷下桥梁速度响应小波分析多裂纹识别

讨论了利用简支梁中点的速度响应进行结构多损伤检测的可行性。首先利用有限元计算了移动载荷作用下桥梁中点的位移和速度响应信号,并比较了梁中点动态响应及小波变换对损伤的敏感性。数值研究表明,损伤对速度响应"Gaussian-5"小波分析较敏感。其次,利用此方法可以较方便地识别出损伤位置,并将小波系数局部极大值作为损伤指标(DI)来估计损伤程度。最后,讨论了不同噪声水平、载荷速度对损伤识别结果的影响,表明该方法具有较好的噪声容忍度;当提高载荷速度时,边界影响增强,不利于损伤定位。     

桥梁预警系统中小波包能量变异极值指数预警指标的可行性研究

损伤预警指标是桥梁预警系统研究中的关键内容,损伤预警的效果决定着整个系统的工作性能。在研究小波包对振动信号分解特性的基础上,提出了新的损伤预警指标——小波包能量变异极值指数,并通过数值模拟简支梁损伤前后的动力特性验证了其具有良好的灵敏性,为桥梁预警系统中损伤定位指标的选择提供了可靠的依据。     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

改进的卷积型小波包分解及在故障诊断中的应用

针对卷积型小波包分解存在频带错位与频带重叠缺陷,提出了一种改进的卷积型小波包分解算法。该算法通过交换偶数位置节点小波包分解后的两节点顺序来消除频带错位缺陷,引入两算子分别从频域除去低、高频子带理想通带范围外的频率成分以消除频带重叠缺陷。由构造的故障信号进行仿真实验,并使用某直升机中减速器疲劳实验的故障数据进行了验证。结果表明:由于消除了卷积型小波包和内积型小波包分解算法中广泛存在的频率折叠、频带重叠和频带错位缺陷,改造的卷积型小波包分解算法能更方便、更有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下的故障特征信息,从而为机械故障的诊断提供了一种强有力的分析手段。     

基于小波包能量谱的大跨斜拉桥拉索损伤预警方法

为了实现对大跨斜拉桥拉索损伤的有效预警,将小波包分析应用于结构损伤预警中.在基于小波包能量谱的结构损伤预警理论的基础上,提出了大跨斜拉桥拉索损伤的预警方法,并以润扬大桥斜拉桥为例,研究了这种方法的损伤适用性和损伤敏感性.数值分析结果表明,与频率等动力参数相比,采用基于小波包能量谱的结构损伤预警指标能更有效地发现大跨斜拉桥拉索的早期损伤,且通过对多测点损伤预警指标的分析与比较能初步实现拉索的损伤定位.可见,该结构损伤预警方法具有实用性,对结构损伤定位亦有帮助.     

基于小波包频带能量检测技术的结构损伤诊断

小波包变换能将振动信号按任意时频分辨率分解到不同频段, 而各频段信号的能量变化包含着丰富的信息.以悬臂梁为实验对象,对不同损伤程度下的振动信号进行小波去噪后,通过4尺度小波包分解和重构,得到了其能量谱图.实验结果表明:损伤程度不同,小波包能量谱图明显不同.因此可将敏感频带的能量值作为损伤程度的特征值进行损伤诊断.     

基于小波包总能量变化率的体外拉索损伤识别方法

针对体外预应力拉索的损伤识别问题,建立基于小波包能量谱的拉索损伤识别指标,传统的频域计算分析方法很难对拉索的这类损伤进行有效的识别,需要从时频域进行分析. 首先,设计针对体外索结构的拉索损伤识别实验,得到不同损伤程度、不同索力和不同索长的拉索动力响应信号,并得到频率、时域和能量域的特点;其次,从小波包分解的能量域展开分析,建立小波包总能量变化率指标RES;最后,建立基于RES的拉索损伤识别流程,并进行实桥损伤识别. 结果表明,提出的损伤指标对损伤程度有较强的敏感性,能够有效地识别出体外索损伤,能够应用于体外预应力加固桥梁结构的长期监测中.     

小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性．模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性．     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

小波包算法在柴油机振声征兆提纯中的应用

将小波包技术引入柴油机振声征兆提纯的应用研究中，分析了小波包分解得到的Paley列存在的频率混叠现象的原因，给出了相应的小波包移频算法，该算法可以极大地抑制信号中的噪声，提高信噪比，有效地提取出信号的特征参数，对190系列柴油机的实验研究表明：该算法在柴油机等往复机械振声征兆提纯及其动态诊断中具有工程有效性和实用性。     

钢轨非接触式无损检测技术数值模拟研究

文中针对现有钢轨检测技术不足的问题,提出了基于空气耦合导波的钢轨非接触式无损检测方法,建立了可模拟空气耦合导波激励与接收全过程的声固耦合仿真模型,并基于声学理论对仿真模型进行了验证。首先,通过该数值模型模拟分析了轨底不同损伤程度对接收导波信号的影响;然后,考虑空气耦合导波受高强度随机白噪声的影响,提出了基于激励信号中心频率小波系数的损伤评估方法。结果表明：根据Snell定律及声学理论,钢轨空气耦合导波检测的最优激励角与接收角为6.6°;钢轨空气耦合接收导波具有波形稳定、能量集中及抗干扰能力强的特点;无论损伤程度大小及所处空间位置如何,接收到声压时域信号波包中心到达时间均基本一致;不同损伤程度对应损伤指数范围有明显差异;基于激励信号中心频率的小波系数法简单可行,准确度高,适用于已知窄带导波信号的损伤信息提取,在接收信号受噪声污染严重的情况下仍能够有效识别出钢轨损伤;基于空气耦合导波进行钢轨损伤识别具有可行性。     

基于小波包BP网络的超声检测缺陷类型识别

针对A型反射超声波检测仪难以准确识别缺陷类型的问题,探讨了基于小波包和BP神经网络相结合的超声检测缺陷类型识别方法。对检测的多组超声缺陷信号分别进行3层小波包分解,提取小波包频谱能量特征,归一化后构造了各缺陷信号的特征向量,并分别组成训练样本集和测试样本集,用于3层BP神经网络的训练和网络识别效果检验。实验结果表明该方法能准确快速地识别出超声检测缺陷类型。     

基于希尔伯特黄和时频熵方法检测钢轨扣件扣压力研究

钢轨扣件扣压力对车辆运行安全具有重要作用。该文通过室外试验获得了钢轨在不同紧固条件下的竖向振动加速度响应。采用正交经验模态分解方法得到原始振动信号的正交固有模态函数（Intrinsic Mode Funtion,IMF）。然后基于正交IMFs得到Hilbert时频谱和边界谱,并计算和比较了相应的熵。分析结果表明,该方法可用于检测不同钢轨扣件的扣压力。     

一种改进的广义谐波小波包分解算法及在信号特征提取中的应用

提出了一种改进的广义谐波小波包分解算法,克服了传统特征提取方法的缺点,实现了信号的快速无混叠分离。通过与小波包分析、经验模态分解、广义谐波小波包分解进行比较,证明其在信号分析上的有效性和优越性。基于超声波信号频率非单一性的特点,将该算法应用到超声波信号特征提取中,实现了任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小。该算法为信号特征提取提供了一种更加精确有效的方法。