基于连续小波变换的热力管道裂纹识别研究

为保障热力管道的健康运行,通过连续小波变换开展热力管道的缺陷检测。针对无水管道、部分含水管道和完全输水管道三类典型的热力管道工况,建立了系统的有限元模型,获得了系统响应;通过连续小波变换得到了系统的模态信息并基于一阶振型差开展了裂纹识别研究。数值模拟表明,连续小波变换的裂纹识别功能强大,通过信号处理,可以精准定位裂纹位置和判断裂纹强度。本研究可为热力管道系统的缺陷检测提供一定的参考。     

基于小波变换的圆柱壳损伤识别方法研究

将连续小波变换识别裂纹的基本原理运用于圆柱壳的损伤识别研究,利用sym4小波对含裂纹圆柱壳的前四阶振型信息进行多分辨率分析以及连续小波变换,能够准确地识别出裂纹的位置;考虑到实测信号往往是含噪声信号,进一步研究了噪声对识别结果的影响。通过数值算例验证了其可靠性,表明此方法在圆柱壳结构损伤诊断中具有一定的应用价值。     

基于两步小波变换的管道损伤识别

鉴于信号提取位置的不确定性,研究了信号提取位置对损伤识别的影响.对管道进行数值模拟,提取前两阶径向和切向位移模态.对轴向节点的径向位移模态进行小波变换,小波系数的模极大值反映了损伤的轴向位置;继续对环向节点的切向模态进行小波变换,通过模极大值来识别环向损伤位置;最后讨论了轴向损伤处节点径向位移的小波系数模极大值变化规律.结果表明:两步法可以有效识别损伤位置,轴向位置不含损伤时位移模态的小波系数能显示损伤的轴向位置但小波系数有所减少.     

采用复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法

提出基于复连续小波变换(CCWT)的桩基损伤位置识别方法.首先,对响应信号进行复连续小波变换,得到小波系数矩阵;然后,分析不同频段的相位角,确定桩身损伤位置;最后,通过桩基三维有限元模型数值算例和桥梁桩基实例,对基于复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法进行验证.结果表明:复连续小波变换不但能够准确估计桩长,而且能够捕捉相位图上的交叉点,实现桩身损伤位置识别;与传统损伤检测方法相比,复连续小波变换可凸显响应信号的相位信息,成功识别桩身微小损伤的位置;但该方法在识别过程中出现较多的干扰点,需要借助其他桩身损伤检测方法进行判定和排除.     

基于Morlet小波变换的振动特性参数识别

传统的振动系统特性参数识别方法对于非线性、非平稳信号的处理能力差,尤其对于阻尼比的识别精度较低.将Morlet小波变换和随机减量技术相结合识别振动系统的特性参数,首先利用随机减量技术提取振动的自由衰减响应信号,进而由Morlet小波变换对信号进行连续的小波变换处理得到小波能量谱,结合参数识别的基本理论及对时间-幅值坐标面曲线的半对数拟合结果得到振动系统的频率及阻尼比,数值仿真结果表明,提出的方法能有效识别系统的固有频率和阻尼比.将该方法应用于罐车模型流固耦合冲击试验研究,较好地识别出充液工况下振动系统的固有频率和阻尼比.     

静荷载力作用下悬臂梁裂缝识别的小波方法

利用小波分析技术对梁结构的裂缝进行识别,采用gaus2小波对静荷载力作用下梁的挠度响应进行连续小波变换,根据小波系数模极大值位置识别裂缝位置,利用Lipschitz指数识别裂缝损伤程度.仿真实例不仅证明了方法的有效性,还着重研究了裂缝数量和位置、静荷载力大小和作用位置对Lipschitz指数的影响.     

系统模态参数辨识的小波方法

为研究小波变换在模态分析中的应用，并实验验证该方法的可行性，在小波分析良好的数值特性基础上．建立了基于系统自由响应信号连续小波变换的模态参数辨识方法．采用该方法进行仿真研究，仿真结果与理论值吻合.以悬臂梁为例进行实验研究，实验结果与理论计算结果吻合较好．尤其在阻尼比的识别上，相对误差在l％以下.仿真和实验研究表明，该方法计算简便．对比一般频域模态方法，该方法对模态参数识别更准确．     

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。     

利用光学小波变换对血红细胞识别的Matlab仿真

将光学图像识别技术应用于生物目标的探测,用光学小波变换识别多个血红细胞,以提高系统的识别力。在光学联合变换相关器中,通过空间频谱面上的小波滤波可以实现光学小波变换,构建光学小波联合变换相关器。Matlab仿真结果表明,与传统的联合变换相关器相比,由于小波变换的引入,相关峰尖锐,峰噪比明显增强,峰的半宽度显著减小,在多目标识别中不同位移目标不易受干扰,提高了目标探测能力。     

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.     

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．     

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。     

基于小波变换的桥梁动态称重系统车轴高精度识别研究

首先利用小波变换对一不能明显识别车轴信息的数值仿真信号进行处理,证明小波变换能够高效放大车轴经过传感器时产生的不连续变化斜率,从而识别出车轴信息.然后基于实桥测试,对那些不能直接识别出车辆信息的FAD信号,通过联合控制最小Shannon熵值和最大相关系数选取最适变换尺度和最适变换小波函数进行小波变换.分析结果表明:对于不能直接识别出车辆信息的FAD信号,小波变换也能准确地识别车辆行驶速度、车轴数目以及车轴间距.小波变换可提高桥梁动态称重(BWIM)系统车轴识别的效率及精度,为将BWIM系统发展为超载车辆控制的有效工具提供技术支撑.     

基于改进Crazy Climber算法的小波脊线提取

针对传统Crazy Climber算法提取多条小波脊线耗时长、效率低等问题,提出一种模拟正火冷却的改进Crazy Climber脊线提取算法.通过对结构振动的响应进行连续小波变换,在小波系数幅值构成的时频平面中,基于模拟正火冷却算法跟踪提取时频平面中的小波脊点,促使每一个随机点高速地聚集在脊线上,消减运算时间.通过单自由度和多自由度系统数值模拟,与传统Crazy Climber算法在计算效率和识别精度两者进行对比分析,验证改进算法的的优越性.     

移动载荷作用下起重机主梁损伤识别

作为桥式起重机上关键部件,主梁的安全性受到极大关注.以桥式起重机主梁为研究对象,对移动载荷作用下主梁裂纹损伤进行识别研究.首先建立主梁有限元模型,通过生死单元法杀死损伤单元模拟裂纹损伤,利用ANSYS瞬态动力分析法实现移动载荷加载,并将获得的主梁位移信号与解析解进行对比;然后对位移信号差分获取加速度信号,应用小波变换对主梁1/4、1/2、3/4位置的加速度信号进行分解,分析后选择包含损伤信息的高频部分小波系数构建损伤定位系数来实现损伤定位;最后利用损伤定位系数能量的对数构建损伤程度系数,结合模型匹配法,利用三次样条拟合建立损伤程度方程,识别损伤程度.该研究为起重机主梁移动载荷下的损伤识别提供重要理论参考.     

基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率

提出一种基于动态规划提取信号小波脊和瞬时频率的方法,其基本思路是：对信号进行连续复Morlet小波变换,由变换得到的小波系数的局部模极大值初步提取其小波脊;为降低噪音影响,在初步提取的各小波脊附近选取部分小波系数,通过施加罚函数平滑噪音干扰引起的小波脊变化的不连续性,将小波脊的提取问题转变为最优化问题,采用动态规划方法计算得到新的小波脊;根据小波尺度与频率的关系由提取的小波脊识别出信号的瞬时频率。将提出的方法运用于含噪调频信号进行数值模拟分析和实测索冲击响应信号分析。研究结果表明,基于连续小波变化的模极大值可以有效提取信号小波脊和瞬时频率;采用施加罚函数的方法可有效降低噪音的影响;基于动态规划的方法可有效提高计算效率。     

基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法研究

长输管道的泄露会造成严重后果,因此对其进行泄露信号的检测是十分必要的。针对该问题,提出基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法研究。基于小波变换的方法对音波信号处理进行设计,利用小波变换多分辨率和时频局域化的优势,提出一种全新的长输管道泄露音波信号检测方法。通过与传统检测方法对比实验,证明新的检测方法能够更加精准地找出泄露异常点的位置,提高维修工作效率。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法

提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。