基于小波原理的振动信号包络提取法

根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究．应用基于小波原理的自信息包络提取法，同时把该方法应用于分析滚动轴承故障，证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络，适用于分析滚动轴承故障。     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

小波变换是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。在阐述小波分析理论基础上,对某型航空发动机的振动信号进行分析,采用小波分解和信号重构的方法,提取了噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障。     

小波技术在组合导航系统故障诊断中的应用

针对组合导航系统中存在的故障类型和特点，提出一种新的基于信号处理的故障检测方法。该方法利用小波分析技术对含有故障信息的系统信号进行分析处理，并将此方法应用于SINS／GPS组合导航系统。仿真结果分析表明，小波分析技术能很好地及时检测出组合导航系统的硬故障，且更加简便灵活，从而可以将小波分析技术应用于组合导航系统的故障检测。     

小波方法在气路静电监测模拟实验中的应用

在航空发动机气路故障模拟实验台上。进行了气路静电监测模拟故障实验。采用自行研制的静电传感器采集数据。针对高温燃烧环境下故障颗粒信号信噪比极低、工频干扰大、故障特征具有突变性质的特点，提出采用小波方法对信号进行处理．对模拟实验数据的处理结果表明，与传统方法相比，小波处理方法能很好地抑制工频干扰。有效地去除背景噪声，提取有用信号。具有较强的鲁棒性。为航空发动机气路静电监测技术的进一步研究提供了参考。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于小波包分析的转子振动信号故障特征提取研究

针对处理转子振动故障时,FFT等传统方法不能很好地分析同一频率下不同类型故障并发的复杂信号的情况,提出采用小波包分析的方法并分离故障特征向量。通过对比FFT与小波包分析方法,可以明显看出小波包分析的先进性和有效性。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取，通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析，结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声；时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征，即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分，验证了所述方法的有效性.此外，通过与谱峭度时频分析结果的对比，证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性，突出了所述方法的优越性.      

基于小波分析的信号滤波方法研究

设计了模拟温度信号的数据采集系统,采集了温度信号T．分别利用最小二乘平滑滤波方法和小波变换滤波方法对传感器输出的原始温度信号T进行滤波,通过对比滤波后波形和残差体现了小波分析在信号滤波应用中的优越性。     

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。