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为了从湍流信号中获取更多关于相干结构的定量信息,提出了一种基于小波和双谱分析的辨识相干结构的方法。该方法通过双谱和互相关分析合理地得到了包含相干结构信息的大涡信号,利用小波变换有效地提取出表征湍流多尺度相干结构的信号成份。建立了基于小波分析辨识湍流含能尺度的能量最大准则,以沟槽壁面减阻机理实验的湍流数据分析为例,验证了该方法的合理性和可靠性。
针对提高圆度误差在线检测精度的两个关键问题——主轴回转误差分离和环境噪声消除,提出了一种基于IRM(改进反向法)和小波变换的圆度误差在线检测方法。运用IRM实现在线检测中主轴回转误差与圆度误差的分离;采用基于小波变换的消噪滤波方法,消除车间噪声和高、中频信息的干扰。实验结果表明,在线检测精度基本达到了三坐标机的离线检测精度,平均相对误差4%,重复测量精度基本一致。
在一台由柴油机改造为二甲醚进气道喷射的发动机上,用离散小波变换分析正常燃烧工况、爆震工况的缸内压力,计算其在各尺度细节部分的能量特征值,研究二甲醚HCCI燃烧的爆震特性。结果表明,正常燃烧工况、爆震工况缸内压力的能量特征值分布具有明显的规律。正常燃烧工况时,细节部分D3的能量特征值最大;爆震工况时,细节部分D1的能量特征值最大。转速升高或进气道喷射燃料添加LPG对正常燃烧工况、爆震工况缸内压力能量...
提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法。该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解,计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数,实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入,建立结构为8—20—2的BP神经网络蛋壳破损分类模型。实验表明,该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%,平均识别率为90%。
针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子,使形态小波分解过程中信号长度保持不变,从而保证了形态分析时所需的信息量。主减速器振动信号特征提取试验验证了该方法能够有效提取非线性振动信号的特征,较原形态非抽样小波和线性小波有更好的滤波效果,...
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合...
提出了一种基于小波变换的近红外光谱波长选择方法,小波分解低频系数是原光谱的离散近似,将最佳小波分解低频系数与原光谱数据进行关联,求出小波分解低频系数与原光谱数据的列相关系数R,取与原光谱数据相关系数较大的波长组合,作为最后参与建模的谱区。不仅考虑了浓度矩阵对波长选择的影响,且由于把小波分解结构中的高频系数全部滤除,避免了高频噪声的干扰,减小建模和预测运算时间,使最终建立的近红外光谱模型的预测精度提...
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与...

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