转子裂纹识别仿真研究中的小波时频分析方法

谐波共振是识别转子裂纹的重要依据，但由于转子裂纹的弱激励、非线性、非平称稳等特性，导致利用传统信号处理方法不能准确有效地获取系统的谐波共振特性，从而难于识别出裂纹；小波时频分析方法是处理非线性、非平稳信号的强有力工具，将小波时频分析方法引入到裂纹识别的仿真研究中，基于建立的裂纹转子动力学模型，分析了利用小波时频分析方法识别裂纹的可行性。偏心激励转子裂纹故障识别的仿真研究表明了该方法的有效性。     

基于自适应时频峰值滤波的光纤陀螺去噪算法

为减小光纤陀螺输出信号噪声、提高惯导系统精度,提出了光纤陀螺信号自适应时频峰值滤波算法。对光纤陀螺信号进行初始变换并调制,采用伪Wigner-Ville分布对调制信号进行时频分析,给出了一种自适应的伪Wigner-Ville分布最优窗长获取准则,通过局部峰值搜索实现编码信号的瞬时频率估计进而还原出有用信号,实现了光纤陀螺噪声的去除。详细对比了小波方法与自适应时频峰值滤波算法并分析了两者的去噪效果。仿真结果和实际数据验证表明:自适应时频峰值滤波算法能有效减小光纤陀螺输出噪声,信噪比比小波滤波改善1³ dB;特别对于高动态信号,该算法滤波后的信号能够有效地跟踪原始信号。     

爆破振动信号的提升小波包分解及能量分布特征

针对传统小波包在小波基选取方面与实测爆破振动信号波形匹配欠佳的问题,提出了基于插值细 分的二代小波构造方法,并通过引入移频算法,较好地解决了小波包隔点采样导致的频率混叠现象。结合应 用实例,对实测信号进行多尺度的提升小波包分解后,得到了爆破振动各个频带的能量分布,总结了爆破振动 信号频带能量的分布特征。分析结果表明,提升小波包(SGWP)算法可以真实反映振动信号的能量分布情 况,为研究爆破震动效应下的结构安全提供有效的分析手段。     

基于小波变换的爆破振动信号能量分布特征分析

为了深入研究爆破地震波特性,应用小波变换方法对具有短时非平稳特点的爆破振动信号进行了能量分布特征分析。根据小波变换的时-频特性和分层分解展开关系,将爆破振动时间历史信号用分层重构信号进行扫描,应用这些信号得到了不同频率带上爆破振动的相对能量分布和振动强度的时间变化规律。爆破振动信号实测结果分析表明,基于小波变换的能量分布特征分析可以更准确地给出爆破振动信号的细节信息。研究结果为分析爆破振动结构安全性提供了新的途径。     

基于小波分析的超声导波管道裂纹检测方法研究

利用LS-DYNA970动态有限元分析软件对考虑横应变下的管道纵向超声导波损伤检测进行了数值模拟,分析了不同的激发频率对管道中导波频散现象的影响.选择适当的尺度和小波基函数,利用小波变换实现了对微弱且无法直接观测的缺陷检测信号的识别.同时通过时频分析研究了噪声信号在检测信号中的分布规律,并运用小波包分解和重构算法将信噪分离,实现高噪条件下管道微缺陷的损伤识别.     

一种优化的小波阈值去噪方法在行人导航系统中的应用

针对MEMS陀螺仪输出信号随机漂移噪声较大的问题,结合室内行人导航应用需求,在分析传统小波阈值去噪方法的基础上,设计了一种优化的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种小波系数介于软硬阈值之间的连续小波阈值函数,在一定程度上克服了软硬阈值函数自身固有的缺陷。最后,分别采用传统阈值去噪法与优化小波阈值去噪法对行人导航系统中采集到的MEMS陀螺仪数据进行去噪处理,结果表明,相对传统的软硬阈值滤波法,优化阈值去噪法处理后的信号获得了更高的信噪比40.8748 d B,同时均方差降低了40%,MEMS陀螺信号中的随机噪声被有效剔除,满足了行人导航后续研究工作的需求。     

小波滤波在单轴机抖激光陀螺输出信号处理中的应用

单轴机抖激光陀螺仪采用抖动偏频方案消除闭锁,于是陀螺输出信号中不仅包括外界输入的有用角速率信息,也包含了抖动信号和各种高频噪声,应用之前必须有效地去除抖动信号和各种高频噪声.本文采用小波阈值滤波方法对某型单轴激光陀螺输出信号进行了处理,选用Daubechies小波函数作为小波基,以强制消噪的方法,分别用db8,db6,db4小波和不同的小波分解层数对信号进行了滤波,发现采用db4小波对机抖激光陀螺输出信号的滤波效果最优,为工程应用打下了基础.     

爆破震动信号的小波分析与HHT变换

以实测的爆破震动信号为例,分别应用小波分析和HHT(Hilbert-Huang Transform)变换从不同方面进行对比分析,讨论了爆破震动信号的特征提取和时频分布。结果表明:小波分析和HHT变换都是处理非平稳信号的两种好方法,都能很好地提取信号的主要特征信息和进行滤波、消噪。然而,小波分析存在选择小波基的困难,而HHT变换不需要预先选择基函数,其EMD（empirical mode decomposition）得到的IMF(intrinsic mode function)能反映原始信号的固有特性,通常具有实际物理意义;小波谱的能量在频率范围内分布较宽,而Hilbert能量谱能清晰地表明能量随时频的具体分布,大部分能量都集中在有限的能量谱线上;小波分析中时间、频率分辨率受Heisenberg测不准原理的限制,而HHT变换中时间分辨率不变且精度很高,其频率分辨率则可随信号内在的特性进行自适应调节。分析表明:HHT变换在分析非平稳信号时较小波分析更具适应性,在岩石中波的传播、衰减规律、结构动态响应特征和爆破震动破坏等研究中有着广阔的应用前景。     

基于提升小波的压电埋入式超声信号的改进阈值降噪

在传统小波阈值降噪的基础上，提出了一种基于提升小波的改进阈值降噪方法，用于不同信噪比条件下实测压电传感器输出声信号的降噪，并与传统的硬、软阈值降噪方法进行对比。结果表明：该方法降低了硬、软阈值法降噪后信号的振荡，相比于硬阈值和软阈值降噪，信噪比 SNR值最多可提高58.32%，降噪均方差 MSE 值最多可降低64.28%。最后通过 Wigner-Ville 时频分布进一步验证了该方法的有效性。     

小波分析技术在陀螺故障诊断中的应用研究

小波分析是一种全新的时一频两维分析技术，其对高频突变信号和低频缓变信号的分析有其独特的优点。本文分析了小波分析技术的原理，提出了将其引入机械设备故障诊断中的方法。通过对有故障陀螺振动信号的多尺度分析，研究故障信号小波变换轴心轨迹分量图，建立典型故障特征模型，从而对单故障及多故障问题进行分析与诊断。     

爆炸地震效应的时频分析

以一个爆炸地震地运动信号的测试结果为例,分别应用传统Fourier变换、短时Fourier变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)进行了对比分析,讨论了爆炸地震效应的时频分布问题。结果表明,小波变换方法可以更好地给出爆炸地震效应的细节信息。在频率值较高的频带上,地震能量可能较小,但振动的峰值强度却仍较大。     

模式自适应连续小波去除趋势项方法在爆破振动信号分析中的应用

为了更精确提取爆破振动信号峰值速度、能量等重要特征,必须对爆破振动加速度信号时域积分中的趋势项予以去除。通过对实测爆破振动加速度信号进行梯形数值积分,提出以时域积分后的爆破振动速度信号来构造模式自适应小波基的方法,并用此方法去除时域积分后爆破振动速度信号中的趋势项,然后对去除趋势项后的爆破振动速度信号进行能量特征分析。结果表明:模式自适应连续小波法成功去除了时域积分后爆破振动速度信号中的趋势项;与建立在传统Fourier变换基础上的频谱分析相比,小波变换的能量分析具有更精细的频率分辨率,更适合于对频率分辨率要求更高的爆破振动信号进行分析;各频率区间范围划分越宽,爆破振动加速度信号与速度信号各频率区间内能量分布的相关程度越高,反之,相关程度越低。     

水下连续脉冲冲击波的声学特性

为探求金属爆炸索在水下爆炸声源研究领域的应用前景,设计了一种可以连续产生若干个脉冲冲击波的装置,称之为水下连续脉冲冲击波发生装置。利用小波分析对该装置产生的连续脉冲冲击波信号进行分解与重构,考察其频谱特性,并进一步分析了信号的声压级特性。结果表明:该装置产生的信号声压级较高,具有很强的声功率;信号包含频率十分丰富,雷管和金属爆炸索由于装药结构及传爆方式的不同,爆炸所产生的冲击波频谱特性也有所差异。雷管爆炸产生的冲击波主要分布在15.6 kHz以下的频带内,金属爆炸索爆炸产生的脉冲冲击波信号则主要分布在62.5 kHz以下的频带内;脉冲冲击波的个数和声持续时间可由爆炸索的排列方式和长度控制,脉冲冲击波间的时间间隔可调,发生装置稳定易控     

子波分析辨识壁湍流猝发事件的能量最大准则

用子波分析的方法，对用热膜测速仪得到的平板湍流边界层中流向脉动速度信号，在时域空间和频域空间同时进行时频双局部化分解．用子波系数研究了壁湍流脉动动能随尺度的分布，提出了确定壁湍流猝发事件时间尺度参数的能量最大准则，用子波逆变换得到了猝发事件对应的速度信号波形     

A robust high-resolution method for the time–frequency analysis of vortex-induced-vibration signals

The dynamic interaction between ocean current and marine riser is complex in nature, and the riser׳s vortex-induced vibration (VIV) due to the current often strongly exhibits a non-stationary phenomenon. For investigating the time-varying dominant frequencies of the VIV motion, a joint time–frequency analysis is necessary. Traditional methods for time–frequency analysis include the Short Time Fourier Transform (STFT) and Wavelet Transform (WT) methods, though both methods have significant drawbacks. Specifically, the STFT method suffers frequency resolution and leakage problems, while the WT method is highly sensitive to its basic wavelet selection. This paper newly introduces a robust high-resolution method, named the STPT-SS method, which is the Short Time Prony Transform (STPT) using a State-Space (SS) model. In particular, the STPT algorithm contributes to the high-resolution feature of the proposed method, and the SS model to the robustness. Using test VIV data that include a synthesized signal and measurements from laboratory and field experiments, the STPT-SS method is found to significantly outperform the STFT and WT methods in the time–frequency analysis.     

小波分析在捷联惯导陀螺信号滤波中的应用

介绍了小波变换和多分辨率分析理论。针对捷联惯导系统中光纤陀螺输出信号的特点，对其进行小波变换，去除信号中高频部分的噪声，从而抑制了陀螺的随机漂移。通过仿真实验，肯定了使用小波分析算法对陀螺输出信号进行滤波消噪处理的可行性。在实际用于捷联惯导系统中的实验结果表明，有效地提高了系统的精度。     

Wavelet spatial scaling for educing dynamic structures in turbulent open cavity flows

In this work a methodology was developed for the selection of wavelet spatial scales to educe dynamic structures in turbulent cavity flows. The wavelet transform was applied to both the temporal signal and spatial fields to extract structures from the oscillating shear layer. The dominant frequencies were identified from the temporal transform of the shear layer oscillations, and then the corresponding wavelength was obtained using the relation U_cT=λ at each frequency. The wavelet spatial scaling was examined and a one-to-one relationship was established with respect to the wavelength. At each spatial scale, the transformed images of vorticity, velocity, and pressure fluctuations captured the vortical structures. Using this methodology, the dynamic vortical structures were extracted from the turbulent open cavity flows. Energy analysis was performed to examine the contributions of each structure.