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171.
使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备. 相似文献
172.
受系统结构复杂、工作环境恶劣等因素影响,卫星的工作状态会存在介于正常和故障之间的异常状态,导致其遥测数据中不仅含有噪声,还存在异常数据。采用传统滤波算法进行去噪处理时,会存在对异常数据保留不充分的问题,从而导致突变信息丢失。针对上述问题,提出一种基于双树复小波与形态学滤波的卫星遥测数据组合滤波方法,设计一种半软阈值滤波函数来提高双树复小波的滤波性能,并提出一种组合滤波算法。通过仿真实验进行验证,结果表明:本文方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留。 相似文献
173.
174.
175.
针对中介轴承故障信号特点,提出了一个既能反映信号中冲击成分强弱,又能突出周期性脉冲特征的新的频带优化参数——局部包络谱峰值因子,并应用其对中介轴承故障信号Morlet复小波共振解调频带进行优化。为验证该方法的优越性,搭建双转子实验台开展中介轴承外圈故障及内圈故障模拟实验,采用局部包络谱峰值因子频带优化的Morlet复小波的对采集的试验数据进行分析。以内外圈转速均为600 r/min的中介轴承为例,外圈故障频率的理论值为88 Hz,利用局部包络谱峰值因子频带优化得到的外圈故障频率为8725 Hz。结果表明该指标能够提取出中介轴承故障频率峰值,有效地将故障信息从振动信号中分离出来,实现中介轴承故障诊断。 相似文献
176.
改进Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
针对Hilbert-Huang变换中齿轮故障信号经验模式分解的第一阶固有模态函数通常为非单一信号分量以及经验模式分解产生虚假低频分量的问题, 提出一种改进Hilbert-Huang变换方法.首先在频谱中确定故障信息频率范围, 并依据该频率范围和二进小波分解的特点确定需提取的相应频带的二进小波系数, 然后采用相关系数筛选法剔除小波系数经验模式分解所产生的虚假分量, 最后通过局部瞬时能量提取故障特征, 实例表明改进的Hilbert-Huang变换可以有效的提取齿轮故障特征. 相似文献
177.
178.
求解常微分方程组的小波技术 总被引:1,自引:0,他引:1
研究发展一种新的求解常微分方程的数值方法—快速小波配置法 (FWCM) ,该方法与传统的时间推进或频率区间方法完全不同。快速小波配置法是将任意函数展开为小波基函数 ,用快速离散小波转换技术 (DWT) ,有效地构造常微分方程的近似解。计算过程中 ,在小波展开层次和自变量区间两个不同方面采用了多层自适应和多区间自适应处理技术 ,提高了计算过程的稳定性和收敛性 ,并且具有均匀的误差分布。特别是在常微分方程的长时间解方面 ,与Runge-Kutta方法比较 ,具有稳定的长时间性态。 相似文献
179.
介绍了飞机零位检测系统中的座舱仪表读数自动识别系统。识别系统预先在实验室条件下将各分立仪表图象二值化细化处理成标准的预模式,以此为参照输入被测仪表图象,使之与标准模式有接近的几何位置,然后采用二进小波变换方法在不同角度的扇形区域选择不同的变换参数提取仪表指针及刻度信息,抑制噪声与仪表表面玻璃的反光干扰。再建立图象的同心几何结构特征空间,从而求出被测仪表图象的中心点和相对于标准模式的旋转角度,最后判读指针角度,根据此角度与读数的对应关系自动识别出仪表读数。本文建立的系统对外场环境下摄入的带噪声和反光干扰的座舱仪表图象进行自动识别取得了满意的结果,识别精度高于人工识别精度,基本实现了在线测试。 相似文献
180.
基于小波分析的发动机惯性起动失速信号检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某型涡扇发动机惯性起动失败,利用小波Mallat算法对采集到的风扇和压气机脉动压力信号进行快速高频滤波,通过对滤除高频噪声的信号进行傅里叶频谱分析,准确检测出发动机起动失败时的失速信号。研究结果表明,利用小波分析方法进行失速故障检测简单、直观,具有一定的工程实用价值。 相似文献