基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

光纤陀螺噪声对惯导系统精度影响的小波分析

针对当前典型光纤陀螺捷联惯导系统,研究了低动态条件下光纤陀螺输出信号的噪声特性,运用小波多尺度变换方法进行了噪声各频段分量对导航精度影响的深入研究及仿真分析,然后采用小波阈值去噪方法进行了实测数据滤波的有效性验证。结果表明,光纤陀螺噪声的低频段部分是影响导航定位误差的主要因素,而对陀螺高频段噪声的滤波措施对导航精度影响甚微。     

Phase coherence of foreshock MHD waves: wavelet analysis

The earth's foreshock is a region where particularly large amplitude MHD waves are commonly observed. They exhibit various waveforms, suggesting that nonlinear interaction between the waves is in progress. In a previous paper (Hada et al., 2003) we have introduced a method to quantitatively evaluate the strength of phase coherence among the waves from a given time series data. Here we further develop our method by applying wavelet filtering technique. From the analysis it was found that, although the turbulence is consisted of waves with a wide range of plasma rest frame frequencies, only those frequencies lower than the ion gyrofrequency are responsible for generating the phase coherence. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

一种基于小波变换的天水线提取算法

文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。     

二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。