应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

导弹发射装置的总体设计方法

Anew method in system design of ejecting devices of missiles is first presented.Some important points are dis-cussed,which guid the research and development of new ejecting devices of missileg,amd provid the foundation flr thw design of mew ejecting device is provided.The system design includes the distribution of techmology specifica-tion,3-D solid modeling of ejecting devices of missiles im-ported from abroad,the design of pmeumatic device sys-tem,the design of ejecting mechanism system,the predic-tion of reliability and the experimental analysis,etc.     

导弹发射装置的总体设计方法(英文)

提出了一套新型导弹发射装置的总体设计方法 ,对其中的重要问题加以讨论并指导新型导弹发射装置的研制 ,为新型导弹发射装置的设计提供依据。导弹发射装置总体设计涉及的内容包括 :导弹发射装置技术指标的分配 ,国外引进的导弹发射装置的实体建模、气压传动装置的设计、弹射机构装置的设计、导弹发射装置的可靠性预测及导弹发射装置的实验研究。本文将就这几个问题展开深入研究。     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。     

裂纹矩张量反演的传感器排布形式

裂纹矩张量反演方法利用声发射信号求解裂纹信息,是一种有效的裂纹扩展实时监测方法。在工程应用中,传感器接收到的声发射信号总包含一定比例的噪声。噪声信号会影响矩张量反演精度,甚至导致错误结果。研究通过优化传感器排布形式来降低噪声对矩张量反演精度的影响。基于矩张量初至波反演方法,分析了传感器位置选择的理论基础。进而利用人工合成声发射信号,定量研究了在不同传感器排布形式下,矩张量反演精度对噪声的敏感度。结果表明:正五边形传感器排布形式具有较好的精度表现,这种排布形式将5个传感器布置在一个圆环上,相邻传感器的传感器-圆心连线的夹角为72°,第6个传感器布置在圆心。此时矩张量求解方程的条件数较小,当声发射信号幅值因为噪声发生变化时,求解结果具有较高的精度和稳定性。研究针对矩张量反演中的传感器位置选择问题,为相关工程实践提供了建议和理论依据。      

基于过程监测的准干切削润滑特性研究

本文建立了一套润滑流量控制系统和一套基于虚拟仪器的信号采集系统,在不同的润滑流量(0.06～0.881/min)作用下,进行铝合金的准干切削和干切削试验,采集加工过程中的振动信号.对振动信号进行小波变换后,发现在转速12000 r/min(线速度15072 m/min)以内时,随着润滑量的增加,加工过程振动的振幅在逐渐减小,特别是在润滑量≥0.27 l/min时,振幅急剧减小.在转速15000 r/min(线速度1884 m/min)以上时,无论是干切,还是不同流量的润滑,其加工过程振动的振幅都比较低,表明在高速的情况下,润滑对减小振动没有贡献.     

体表电位标测中的关键技术——心电信号的数字滤波

小波分析在数字滤波领域中具有广大的应用前景，尤其是对具有时变特性的人体心电信号。该文介绍了如何利用coiflet小波对心电信号进行多分辨率分解和重建，并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到一些实际问题，比如小波基函数的选取，确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。实验结果表明，用coiflet小波对心电信号进行数字滤波，能很好地消除心电信号中的三大干扰；基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。