小波分析在航空发动机性能趋势监控中的应用

简要分析了小波变换的原理、应用和算法。利用MATLAB编程，初步探讨了小波分析在发动机性能监控方面的应用。最后，通过实际的发动机数据对这种方法进行了验证，并对结果和应用前景进行了讨论。     

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式，在图像分解的基础上．分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用，同时给出应用实例。结果表明，应用小波分析进行医学图像处理，能够有效地改善图像质量，有利于医生对病情的诊断和治疗。     

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

航天测量船外测数据误差分析的小波方法

使用动态数据建模与误差分离技术以及小波分频方法,对船载外测数据进行处理分析,成功地分离出随机误差和船测数据特有的船体误差,并对船体误差给出了分析和合理的解释。结论表明,小波分频对认识和研究船测数据的误差是一种非常有效的方法。     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值,达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

硬车削过程中声发射和振动信号的监测及分析

为了对硬车削过程进行监测和分析,本课题建立了一套基于虚拟仪器的信号采集系统,采集模具钢硬车削加工过程中的声发射和振动信号.对声发射和振动信号进行小渡变换并重构后,发现硬车削过程中的声发射和振动信号都与转速密切相关.随着转速的增高,淬硬钢的声发射信号也随着增大,但振动信号却随之减小.