用多分辨分析法研究动态测试误差溯源

根据全系统动态精度理论，在给出动态测试系统总的传递链函数及动态测量误差模型的基础上，利用现代信号分析手段，将系统的输出总误差进行分解，并根据各分误差的特性，将其溯源，找到系统内外产生该分误差的组成环节．为验征动态测试误差溯源理论，建立一仿真的简单系统，利用小波变换中多分辨分析方法，将总误差分解与溯源．结果证实了该理论的正确性和可行性．     

动态测量误差溯源方法研究

在分析传统动态精度理论弊端的基础上,提出了动态测量误差溯源的新理论,并分别用快速傅立叶变换与小波变换中的多分辨分析方法对一动态系统输出总误差进行分解与溯源分析,并对两者的结果作比较,指出小波分析方法在动态误差溯源中的优越性.     

动态测量误差分解方法研究

在讨论神经网络方法的基础上,尝试将其应用于动态测量误差分解理论。建立了一个简单的动态测试仿真系统,分别用小波变换方法和神经网络方法对系统输出的总误差进行分解,并对两种方法的处理结果作了比较,指出了神经网络方法在动态误差分解中的实用性和优越性。     

基于SVD/小波的MEMS陀螺误差分析及降噪处理

陀螺仪作为导航系统的核心传感器,其输出信号的精度对导航结果有着重要的影响。针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)陀螺成本低、应用广泛但精度低、噪声大的使用现状,选取小波分析方法对MEMS陀螺信号进行误差分析,针对误差分析结果提出了一种小波分析结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的降噪方法以剔除微弱噪声信号。针对小波分析存在的小波分解层数和小波系数难以选取的问题,提出一种自适应选取小波分解层数和变换小波系数的改进小波算法;通过引入SVD以改进小波变换检测微弱信号中噪声的劣势问题,设计双轴电动转台的静、动态试验,静态试验进行信号的误差分析,动态试验验证改进算法的精度,得出改进算法比之传统小波算法降噪性能提升的结论。     

MT信号处理中小波分析与Hilbert-Huang变换的比较

以实测大地电磁信号为分析对象,对比研究了小波分析和Hilbert-Huang变换在大地电磁（magnetotelluric,MT）信号分解和时频分析上面的特点.给出了小波分析和Hilbert-Huang变换的数学原理,分析了2种方法在MT信号分解中的分解方法及其物理意义,讨论了2种方法在MT信号时频谱表征能力上的异同,为大地电磁信号分析方法的选择提供用了有价值的参考.     

基于matlab的小波信号降噪技术

论述了小波变换的一般理论和小波变换在信号降噪中的应用,比较了不同小波基、阈值和分解层数下的小波降噪结果.并在matab平台上仿真实现,利用信号噪声比(SNR)和均方根误差(RMSE)这2个评价指标评价小波降噪的效果.实验结果表明,小波变换在信号降噪中能取得较好的结果.     

论全系统动态测试精度理论研究

文章以传递链函数代替传统的传递函数的方法来研究全系统动态测试精度理论。给出了全系统动态测试精度理论的基本概念 ,并以一典型系统为例计算它的传递链函数和系统动态测试总误差。文章最后概括分析了误差分解、溯源与修正等动态误差的深处理手段 ,并指出本理论研究的方向。     

小波变换在电压闪变分析中的应用及其DSP实现

傅立叶变换不具有时频分析能力，对含有短时高频分量和长时间低频分量的电能质量信号进行分析时具有局限性．基于小波变换具有良好的时频局部化特性析，提出一种更为有效的电压闪变分析方法．利用小波变换的多分辨率分析方法，对电压闪变信号进行检波与分解，提取出电压波动信号的频率和幅值，从而得出反映电压闪变的参数．仿真实验证明：对比傅立叶变换，小波变换是一种更为有效的电压闪变分析方法．最后提出了小波变换在数字信号处理中的实现方法．     

基于小波变换和自相关分析的电缆故障测距研究

随着电力电缆应用的增多,对电缆故障测距的精确度要求也不断提高。本文提出了一种基于小波分解的信号相关技术,在此基础上引入小波变换和自相关分析方法。先对采集到的信号进行多层小波分解,运用小波变换进行信号滤波和奇异性检测, 然后运用搜索模极大值的方法找到高频分量中的奇异点,从而实现故障的自动精确测距。经仿真测得故障距离为1498.23m（预设距离1500m）,误差是1.77m,小于一个采样点的距离,满足要求。     

一种整数—整数小波变换

提出了一种产生整数－整数小波变换的方法。此方法可得到与信号或图像相匹配的满足最小均方误差准则的小波基,而且这种小波变换是可逆的双正交小波变换,此变换可用于无损或有损信号和图像压缩编码。     

应用新抽样栅格的两种小波变换图像去噪方法

为提高小波变换图像去噪的质量,提出一种用于多分辨率 45°和 135°方向二维小波分解的新抽样栅格.在此基础上构造出两种新的小波变换图像去噪方法: 4方向小波去噪法和对角方向小波去噪法.这两种去噪方法均考虑了图像 45°方向和 135°方向的结构特征.实验结果表明,这两种方法在视觉效果和误差数据上均优于标准二维小波去噪法.     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

PROSPECTS FOR APPLICATIONS OF WAVELET ANALYSES IN POWER SYSTEMS *

本文介绍了小波分析的发展历程和基本理论;阐述了连续小波变换、二进小波变换、多分辨分析和Ｍａｌａｔ塔式算法等重要概念;分析了小波分析优于其它方法的显著特点及其重要价值,并结合已取得的研究成果,详细讨论了小波分析在电力系统状态监视和故障诊断、谐波分析、抗电磁干扰、继电保护和故障定位、负荷预测、暂态稳定、动态安全分析、神经网络、专家系统、ＨＶＤＣ系统和电能质量评估等各个领域成功应用及发展的情况。     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

压力传感系统精度损失诊断

基于全系统动态精度理论和误差分解与溯源理论,提出了动态测试系统精度损失诊断理论.用神经网络的方法对压力传感系统的精度损失进行诊断,得出了压力传感系统各主要结构单元的精度损失情况,并建立了精度损失函数模型.研究结果表明:运用该理论可以对特定的动态测量系统进行精度损失诊断;通过掌握系统的精度损失规律,找到系统中精度损失的主要单元,采取有效措施恢复和提高系统的测量精度.     

基于影像及小波变换的桥梁损伤识别

桥梁损伤定位和定量分析是桥梁健康监测的难点,为提高桥梁结构损伤位置识别的精度及准确性,利用位移模态对结构局部损伤的敏感特性,提出基于影像和小波变换的桥梁损伤识别新方法,通过工业相机获取悬臂梁振动形态,利用模版匹配方法提取结构动态位移响应及模态参数,对位移模态进行小波变换,建立小波系数平方差的损伤指标识别结构损伤位置。通过室内悬臂竖梁振动实验,对全域测点的振动衰减信号快速傅里叶变换成功获取了结构的模态振型,与数值模拟结果比较表明试验获得一阶固有频率最大误差为2.202%,二阶固有频率最大误差为3.182%,表明所提方法用于结构位移测量的可行性以及测量精度的可靠性;在此基础上利用小波系数平方差的明显突峰特性可准确识别结构单损伤、多损伤的存在,并能准确定位损伤位置。研究表明,所提方法可以准确识别不同位置、不同程度的单损伤和多损伤,具有远距离、非接触、高精度、高效快捷、可多点监测提升振型空间分辨率等优点,为桥梁结构全域损伤识别提供了一种新方法。     

基于小波分析的疲劳应力历程模拟

采用小波分析理论中的小波包变换，提出了一种基于小波分析的模拟疲劳应力的方法，用小波包变换对一个己存在的应力样本进行分解，建立了其小波包分解的结果和应力功率谱密度之间的关系，并分析了分解出的小波包系数的统计性质，用传统的Fourier方法和所提出的小波方法对同一个功率谱分别模拟了一个样本，结果表明，后者的随机更强，更接近于真实情况。