基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

跨声速压气机转子失速过程的实验

针对一台跨声速压气机转子在不同转速下的失速过程进行了稳态和动态实验研究.通过对原始信号、小波分析结果以及FFT(fast Fourier transform)变换结果的分析得到,该压气机转子在3个不同转速时均为突跃型全叶高失速,流场中存在一个失速团,失速团沿周向的传播方向与转子转动方向相同,其相对静止坐标系的量纲一转速随转子转速的增大而减小,对这一规律产生的原因进行了分析.      

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

轴流压气机转子叶尖二次涡的试验验证及形成机理

对轴流压气机转子机匣壁面静压进行动态测量,采用小波分析方法处理近失速工况动态压力测量信号,功率谱显示在与二次涡相近的频率上存在较高的能量带,能量峰值沿轴向的衰减与二次涡的变化规律相符,表明二次涡在流场中存在是可能的。针对相同转子进行全通道非定常数值模拟,计算结果表明,近失速工况下,转子圆周每个通道叶顶附近均存在规律一致的二次涡运动。叶片中后段间隙泄漏流与间隙泄漏涡破碎产生的低能流体相互作用,在泄漏涡破碎形成的堵塞区域中形成二次涡。二次涡运动使得近叶顶载荷分布发生变化,从而导致近叶顶流场出现了一种周期性的自维持的非定常流动现象。