基于小波分析的风机故障诊断

根据故障信号特征和小波变换多尺度分解性质选取小波分解层次,得到能正确地反映风机运行状态的特征向量;参照特征向量的组成方法,提出并构建基于小波分析的韶钢4号风机典型故障特征表。对待检信号选用db10小波进行6层小波分解,利用待检状态的特征向量与典型故障特征表,通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断。结合傅里叶分析方法进一步找出风机存在的倍频微弱信号。实际诊断结果表明:振动信号与故障特征表中典型不平衡故障的模糊贴近度达到0.958,从而诊断出实例中风机存在不平衡故障;风机存在0.5倍频微弱信号,据此有利于发现风机与该频率相关的早期微弱故障征兆。     

基于小波分析的战斗机起飞噪声特性

为封锁跑道智能地雷的目标识别提供一种有效的技术手段,利用小波分析的方法对战斗机起飞噪声信号的时频特性进行分析,通过对其起飞阶段产生的噪声信号进行了测试方面的研究。利用小波变换技术对该噪声信号的时频特性进行分析,获取了目标信号在多尺度上的细部特征。结果表明,利用小波变换获取的能量分配特征与战斗机起飞噪声信号频率分布相一致。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理，并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中，即通过二进离散小波变换，把实际噪声信号进行多层小波分解，使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示，为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据。     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理 ,并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中 ,即通过二进离散小波变换 ,把实际噪声信号进行多层小波分解 ,使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示 ,为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据     

基于小波的ECG信号噪声消除

人体心电信号在采集过程中掺杂着各种噪声信号。因而提出利用一种非线性的消噪方法，根据心电信号与噪声奇异点在小波变换下不同性质进行滤波。给出了具体的算法和试验结果。理论分析和实验表明，这种方法在改善信噪比同时又能保持相当主的时间分辨率，而且特别适合时变信号和突变信号的消噪。     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

风机封闭系统内噪声模拟分析

风机系统工作时的一个突出问题是其进风口与出风口产生的噪声。由于风机流场非常复杂,以及实验成本、条件等限制,基于CFD的理论逐渐成为风机噪声估计的重要方法。通过对风机及其冷却系统构成的封闭系统的原理性台架进行数值建模和仿真,判断出风机主要气动噪声源的位置和种类,提供一个可供参考的信息。结果表明:风机出口腔体内部非定常压力波动强度最大。     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。     

阻尼胶降低离心风机噪声的试验研究

阻尼胶可用来降低机械中的机械性噪声，但对于主要噪声源为空气动力性噪声的离心风机而言阻尼胶可增大机壳上的阻尼，降低诱发振动产生的噪声，特别是对由空气动力性噪声诱发的中，高频机械性噪声的风机，阻尼胶的降噪效果会更好。     

基于小波分析的变频调速电动机运行噪声-负载特性

分析了交-交变频器输出电压、电流和时间谐波磁势的谐波族特征,指出了该特征对电动机运行噪声的影响。提出了一种改进M allat算法,并运用该算法对运行噪声进行了小波分析。该算法的计算量和占用的存储空间较标准M allat算法均减少了49.6%。同时,运用基于小波分析的频带能量法提取运行噪声的特征。经实验验证:电动机负载增加,运行噪声的86~172H z频带能量呈现一致性增加,该频带能量可以作为反映负载变化的主要特征。     

噪声背景下fBm的小波分析及H参数的估计

分析了在加性白噪声背景下ｆＢｍ的小波系数的二阶统计特性，得出了同一尺度上小波系数序列的平衡性结论。同时分析了噪声Ｈ值的影响，并提出了一种根据小波系数估计Ｈ值的改进算法，实验表明，该算法能有效地抑制噪声的影响，估计的原信号的Ｈ值来。     

基于小波变换的柴油发动机辐射噪声线谱分析

对小波变换(多分辩率分析)用于柴油发动机辐射噪声分析.利用小波变换的"变焦"性能,并基于其多分辨率分析,以柴油发动机辐射噪声信号为对象,使用Daubechies小波及快速小波算法———Mallat算法对其进行塔式分解,然后进行各级小波波形结构特征提取,再结合经典谱估计的方法分析其线谱特征,进而提高线谱的分辨率,以获得更多的信息量,为柴油发动机降低噪声提供理论依据.分析表明,将小波变换应用于柴油发动机辐射噪声线谱分析具有重要的意义.     

风机噪声综合治理的探讨与应用

中对锅炉房主要噪声声源之一的鼓风机噪声特点进行了分析,提出了相应的治理措施,对消声采用的设备及结构做了理论探讨和研究,为消声工程设计和制造提供参考。     

基于非定常流场的离心风机气动噪声分析

提出了一种不直接求解声场却能为离心风机降噪提供有用信息的分析方法.首先,利用有限容积法对风机内部的非定常流场进行计算.然后,采用时域和频域分析方法对流场内静压脉动的强度和频率进行分析.最后,根据声学基本理论,判定风机内部主要气动噪声源的位置及噪声类型.应用该方法对某离心风机进行了计算,并将分析计算结果与该风机的噪声测量结果进行了对比,证明该方法能够有效地判断气动噪声源的位置和噪声类型.     

贯流风机气动噪声数值预估

通过精细求解二维非定常Reynolds平均的Navier-Stokes方程,数值模拟了贯流风机内部的复杂流场。随后从流场的数值结果中提取出叶片、涡墙和后墙的脉动压力作为声源,进行声场计算。以声学中的Ffowcs Williams-Hawk-ings(FW-H)方程作为出发方程,数值求解贯流风机的噪声场。计算结果表明在贯流风机中,后墙的压力脉动与涡墙的压力脉动是主要的噪声源。该文的数值预估不仅在贯流风机的总体气动性能上与实验测试结果吻合,同时气动噪声场的预估结果也与实验测试结果吻合良好。     

餐饮业排油烟风机噪声的治理

介绍宾馆、饭店用排油烟风机噪声治理的技术方法和设备结构,对治理效果进行了计算与实测·结果表明,可用消声器与隔声罩治理噪声,但必须增加隔声板吸声材料的厚度与密度·     

基于小波分析对信号噪声的处理

分析了信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波分别对平稳信号和非平稳信号进行了分析和研究;并通过Matlab软件仿真实现了基于小波域的消噪处理,验证了小波分析方法对信号噪声处理的有效性.     

基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

一种基于小波的白噪声消除方法

介绍了小波变换的基本理论，研究了信号和白噪声在小波变换下的不同特性，在此基础上提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法．仿真结果证明，这种方法具有很好的去噪声效果．     

对噪声淹没的传感信号进行小波分析处理

叙述了研究氮气弹射系统的背景和目的,并用速度传感器弹性的分离过程进行了试验验证。但由于影响导弹安全分离因素的存在,所测得的导弹分离参数和分离姿态往往被外界噪声所淹没,利用该文提出的小波分析方法,有效地区分信号中的突变部分和噪声,从而实现对信号的去噪,识别含噪信号中有用信号的发展趋势,同时将重建信号与理论计算值作一比较,结果证明,小分析方法在导弹安全分离中得以应用的有效性。