含间隙铰空间可展桁架结构的动力学实验

为研究微重力环境下含铰接间隙航天可展结构的动力学特性,让可展桁架结构分别在水平悬吊和垂直安装情况下展开到位后突然锁定,测试并比较标志点的衰减振动加速度响应。在水平安装时,用橡胶绳把每一部件悬吊起来,以尽量消除部件重量对铰关节的作用力。实验结果显示,与垂直安装状态相比,水平悬吊安装状态下含间隙桁架结构衰减振动的加速度幅值响应减小,振动时间较短,有更宽的频谱响应和严重的响应滞后现象,对铰间隙的初始运动状态呈现出高度敏感性。     

计及参数不确定性的卫星太阳能帆板的柔性多体动力学研究

用固定界面子结构法进行柔性多体系统动力学建模,讨论了系统参数的不确定性问题,并采用Monte-Carlo方法进行随机参数建模.以国产某型号卫星为例,考虑四块帆板的柔性,对伸展机构进行了柔性多体动力学建模与仿真.得到了帆板的变形、大范围运动等动力学参量,为卫星帆板的设计提供了一定的理论依据.     

基于连续小波变换的系统分析

在连续小波变换的基础上，对线性时不变振动系统进行了小波分析，给出了系统输出信号的小波变换的脉冲响应和输入的关系，作为应用实例，计算了单自由度系统的输出信号的小波变换，并与输出信号的直接小波变换进行了比较，结果表明两者完全吻合。     

基于小波变换的脑电信号分析

:介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法 ,并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明 ,小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

基于小波变换的风电机组传动系统故障诊断与分析

随着人类对能源的大量需求,电力行业飞速发展,风力发电以其投资成本低,机组结构简单,绿色环保,已经逐渐成为清洁能源的发展趋势,而风电场建成后的运行维护成本直接决定着风电场的效益,因此,对风电机组的典型故障进行分析,建好机组健康管理档案就显得非常重要.在对风电机组传动系统的组成和各部分的功能及风电机组的主要传动部件的故障机理及故障类型分析的基础上,以某风电场实际发生的弹性支承螺栓断裂及联轴器损坏故障为研究对象,应用小波变换进行故障的诊断和定位,分析故障产生的成因、发展过程及趋势.以新西兰况得实公司的风电机组振动检测仪器及自带分析软件对小波变换分析结果进行了验证,结果与实际状况非常吻合.据此提出了今后避免此类故障发生的预防措施和改进方法,以期为今后风电场的运营维护提供可靠的技术支持.     

基于小波变换的脑电信号分析

介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法，并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明，小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

空间含铰可展桁架结构的非线性动力学建模与分析

综合考虑间隙、非线性刚度、摩擦及碰撞阻尼,建立了铰链等效模型,并基于该等效模型建立了含铰可展桁架结构动力学模型。根据铰链的变拓扑结构特点,提出了适用于解决时变非线性动力学问题的附加力方法,对多自由度平面和空间可展桁架进行了动力学仿真,得到了可展桁架的动力学响应。通过设置不同铰链参数和外部激振条件,分析了不同间隙、激振力、摩擦力对含铰可展桁架频率和幅值的影响,结果表明:间隙和激振力增大可导致桁架固有频率降低,响应幅值增大;摩擦力增大可提高桁架的固有频率。多单元桁架伸展臂的动力学试验结果验证了文中建立的含铰可展桁架动力学模型的正确性。     

考虑杆件柔性和铰间隙的可展结构动力学数值模拟

为了保证空间可展结构可靠地运行,需精确预测在轨运行中可展结构动力学性能,在动力学模型中应考虑铰间隙和构件柔性的影响。该文采用间隙铰的非线性弹簧阻尼模型,构造可展结构动力学方程。分别对理想连接铰、考虑铰间隙、以及考虑构件柔性等3种情况的典型可展结构进行动力学模拟。仿真结果表明间隙和构件柔性对可展结构动力学性能有较大影响:连接间隙导致销轴与孔体产生一系列内碰撞,且初始碰撞接触力较大;考虑构件柔性后,间隙处产生的碰撞力减小,接触时间增长,销轴与孔体的接触碰撞区域扩大;间隙还引起了中心体姿态角速度的扰动。     

基于小波变换的K-L变换人脸识别方法研究

将K-L变换和小波变换相结合用于人脸识别的方法.即对人脸图像进行小波变换,用包含了原始图像的大部分信息的低频子带作K-L变换,相比原来方法,该方法得到了较好的识别率,同时也降低了运算量,但训练样本很大的时候.显得很重要.     

基于自适应层数分解的小波变换滤除冲击信号

针对掺杂在冲击信号中的微弱振动信息被淹没的问题,提出了一种基于小波变换滤除冲击信号提取微弱振动信号的方法.该方法采用自适应层数分解的小波变换分析原理,根据冲击信号特征,合理选择小波基,对冲击信号进行分析滤除.为获得较好的滤除效果,针对分解层数的自适应性,提出了一种分解层数的自适应确定方法.对含有冲击干扰的微弱标准信号进行数值模拟,对含有冲击干扰的微弱金刚砂振动信号进行实测分析.结果表明该方法能自适应性地确定小波分解层数,并有效滤除冲击提取被淹没的微弱振动信号.     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

李氏指数在爆破振动信号奇异性分析中的应用

为更深入地研究爆破振动信号中携带的地质特征等奇异性信息,进行了完整场地、减震沟和预裂缝条件下的爆破振动试验,并在此基础上,运用小波变换模极大值方法对试验数据进行分析处理。分析表明:该爆破试验场地上的爆破振动信号在lb a为4.5~6.0的范围内具有稳定的李氏指数,并且该指数能够很好地刻画爆破地震波携带的场地特征等奇异性信息。L ipsch itz指数曲线图较为直观地反映了爆破场地的差异,同时得到了3种条件下的李氏指数分别为-3.69~-1.88-、3.54~-1.71-、4.14~-1.58,验证了减震沟比预裂缝有更好的减震效果。     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

小波技术探测古油松年轮记录的太阳活动信号

利用小波技术以沈阳昭陵古油松为样本建立的古油松年轮宽度年表与太阳黑于活动为研究对象,分析了沈阳的古油松生长与太阳活动的关系。油松在5～8年、10-12年和20-30年周期段对太阳活动表现出积极的响应,呈现5．8、11.5和27.2年的强周期震荡,响应信号在太阳活动的主周期11．1年左右表现最强。太阳黑子活动对油松年轮宽度年表总的影响是负效应,是多种抑、促效应的复合。     

基于小波分析及振动信号灰度矩的水电机组振动区建立方法研究

通过对仿真振动信号进行连续小波变换,选择合适的小波分解尺度和小波类型,得到能够反映振动特征的小波系数图。由于系数图不能定量地反映机组振动强弱,需要人工介入辨识;于是在信号的特征提取中,引入"灰度矩",并把一阶矩作为定量指标,发现灰度矩数值能定量表征振动信号强弱。基于此理论方法,结合云南某水电厂的实际振动数据,提出一种建立水电机组振动区的新方法;并以上导水平摆度的振动数据为例确定出该机组的振动区;该方法比传统的仅仅通过振动峰峰值确定振动区方法更加准确,没有遗失振动的大量信息;而且以机组自身振动为参考标准,更有说服力。     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

利用小波变换分析心音信号

心音信号可以用于诊断一些心脏瓣膜和心肌的疾病，心音信号是一种非平稳信号，而小波变换中数字信号处理技术适合于分析非平稳信号。文章阐述了一种利用小波变换分析心音信号的方法。通过对计算机模拟的心音信号的分析实验，分析利用小波变换可以有效地分析心音信号，从而为利用心音信号诊断心脏疾病提供了一种新的方法。     

基于连续小波变化的心音信号时频分析

将连续小波变换应用于心音信号的分析中。连续小波变换因为尺度连续变化 ,可以充分表现小波分析的优越性。为了解决在分析尺度范围大 ,小波函数和信号中心频率较高条件下引起计算量大的问题 ,在基于 Mellin变化的连续小波快速算法的基础上提出了同比展宽法。连续小波变化可以表现心音信号在频域上的动态变化。通过对正常人和心肌病患者的不同样本分析 ,发现他们在变换后的时频分布上表现出明显的差异。结果表明连续小波变化是一种分析心音信号的有效方法。     

基于小波变换的遥感图像融合算法

提出了一种基于小波变换的遥感图像融合的新方法。给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了Petrovic提出的灰度图像融合方法，并将其应用于ETM图像融合。和两幅原图像及灰度融合图像相比，新方法是有效的，不仅较大地增强了图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

小波变换在浑沌研究中的应用

利用D.E.Newland提出的谐波小波变换来识别浑沌.鉴于任何非线性振动系统,其解最多有3种不同形式,即特种形式的周期响应、拟周期响应和浑沌响应,将小波变换和Poincare映射结合起来,用Poincare映射来确定周期及周期数,用小波变换来区分拟周期响应和浑沌响应,从而对系统运动的特种形式进行准确判断;此外,用这种方法分析了参数空间中对应于特种形式解的存在域,揭示了非线性振动系统的响应特性.该方法可用于对初值空间及吸引域进行分析.