振动攻丝扭矩信号处理中应用小波分析

介绍了小波分析理论及Mallat快速算法，将它应用于振动攻丝扭矩信号分析中，并从扭矩信号静态值提取和动态力分离二个方面，详述了小波分析在振动攻丝扭矩信号处理中的应用．研究表明：该方法能够有效地从振动攻丝扭矩信号中提取出它的静态值和动态力。     

基于MATLAB的机电系统设计

分析了机电系统设计的特点,讨论如何将MATLAB中的Simulink与机电系统中相关的内容结合.并以机电系统动态设计为例,阐述如何在Simulink环境下构造出系统仿真模型,并用它进行分析,设计出符合要求的机电系统.     

小波包隐Markov模型刀具状态识别研究

针对切削过程中振动信号的特点,利用小波包得到信号能量分布,借助于隐Markov模型(HMM),并以信号的能量分布为特征进行分类,得到一种基于小波包和HMM的切削过程监测新方法.利用实测的钻削振动信号,对该方法进行验证.结果表明该方法能够较有效地识别切削过程刀具的工作状态.     

振动攻丝扭矩信号处理中应用小波包消噪

简述小波包分析的基本理论及其主要算法．讨论用该理论进行信号消噪的基本原理,并应用于振动攻丝扭矩的信号处理．通过对所采样的扭矩信号进行小波包分解,获得信号精细的低频和高频两个部分．利用阈值量化处理的方法去除噪声,再将剩余部分进行重构,从而达到消噪声的目的．实验结果表明,该方法能够有效地消除采样信号中的噪声,进而提高扭矩值的计算精度．     

α-β-γ滤波器在振动信号预处理中应用研究

通过分析α-β-γ滤波器的工作原理,在已知滤波器参数关系式的前提下,通过引入信噪比改进值为指标,确定出滤波器的参数,并给出相应的实现步骤.最后,利用Bently转子实验台模拟转子不平衡故障的振动信号对该滤波器进行验证.研究结果表明:采用优化参数后的滤波器能够有效地剔除机械振动信号中噪声.