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搜索资源列表

  1. 基于声波信号小波包变换的煤矸界面识别研究

  2. 为探索放顶煤开采过程中煤矸放落程度的判定方法,采用小波包理论分析顶煤放落过程中的声波信号。放顶煤开采中随着矸石含量的增加,产生的声波信号也会有所不同,以此为出发点提出了基于声波频谱小波包变换的煤矸界面识别分析方法。通过声波信号频谱的差异,可以确定煤矸放落的临界区域,从而为煤矸识别提供参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38680811

  1. 基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断

  2. 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_38550146

  1. 基于频谱分离与小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断

  2. 针对提取的滚动轴承故障振动信号中包含大量噪声,采用频域分离的方法,从故障轴承振动信号中分离出纯故障信号,通过对纯故障信号进行小波包分解和重构,对重构后的小波包系数进行Hilbert包络解调并求取解调后信号的功率谱,从而从功率谱中识别出滚动轴承的故障特征频率,达到滚动轴承故障诊断的目的,并结合实验数据对该方法进行验证,结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_38593823

  1. 小波包神经网络在离心压缩机故障识别中的应用

  2. 为了能够提高离心压缩机故障识别的准确性和效率,构造了小波包模糊神经网络对离心压缩机进行故障识别。研究了小波包分析提取特征向量的方法。利用小波包分析获得了离心压缩机的特征向量后,利用模糊神经网络对其进行故障识别。利用小波包模糊神经网络对离心压缩机常见的5种故障进行了识别,结果表明该方法具有较高的故障识别能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38590996

  1. 基于小波包主元分析的表面肌电信号特征识别

  2. 针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式(握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻)的平均正确识别率达98%,与传统的小波包变换相比有较高的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_38640168

  1. 基于双树复小波包变换和1.5维谱的轴承故障诊断方法

  2. 针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法。首先通过双树复小波包变换将复杂的、非平稳的原始故障信号分解为若干个不同子带信号分量,继而利用峭度评价指标从分解所得结果中筛选出蕴含丰富特征信息的子带信号分量,将其视为最佳分量并做进一步包络解调运算,最后计算所得包络信号的1.5维谱,从中提取出轴承故障特征信息。实测信号分析结果表明,基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法能够实现滚动轴承故障类型的有效判定,具有一定工程应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：573440
    • 提供者：weixin_38711740

  1. 基于小波包神经网络的级联式变频器故障诊断仿真研究

  2. 以级联式变频器为研究对象,重点研究功率器件开路故障的诊断方法.对变频器输出电压进行小波包分解,寻求变频器正常和故障情况下的输出电压频带能量的变化规律.选取输出电压能量变化大的频带能量值作为特征向量,利用BP神经网络进行故障诊断.研究结果表明,小波包神经网络在级联式变频器故障诊断中具有较高的可行性和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：939008
    • 提供者：weixin_38571992

  1. 基于小波包-陷波器的电机断条故障诊断的仿真

  2. 转子断条是异步电动机常见的一种故障.基于小波包-自适应陷波器的电机断条故障诊断方法利用小波包对信号进行细致分解,从分解系数上准确找到故障信号所在节点,对该节点进行重构得到要分析的信号,然后采用自适应陷波器去除工频的干扰,提取故障特征量.MATLAB仿真表明,该方法便于故障特征量的提取,从而提高故障诊断的准确率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：517120
    • 提供者：weixin_38502762

  1. 小波包分析在采煤机减速器故障诊断中的应用

  2. 提出了一种采用小波包理论提取采煤机减速器故障信号的方法。利用小波包变换对减速器振动信号进行分解、重构及能量计算,有效地提取出采煤机减速器故障特征信号,从而获得故障的信息。仿真研究结果表明,基于小波包能量法的故障诊断方法能够有效地提取出采煤机减速器故障的频率信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38715879

  1. 基于最优小波包的电机定子电流故障特征提取方法

  2. 液压系统在矿山开采装备中发挥着重要的作用。为了对液压系统的运行状态进行有效的评估和诊断,利用三相电机的定子电流信号对液压系统的故障进行了分析,并采用自适应小波包分解作为特征提取方法从电流信号中提取设备的故障特征。通过试验结果证明了所提方法有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：221184
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 基于改进小波包变换的谐波检测方法研究

  2. 针对基于傅里叶变换的谐波检测方法存在栅栏效应和频谱泄漏等问题,提出了一种基于改进小波包变换的谐波检测方法。该方法实现了对信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,使所关心的谐波频率落到小波包频带的中心,从而减少频谱泄漏,有效提高了频谱分析精度。实验结果验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：578560
    • 提供者：weixin_38737630

  1. 基于小波包和EMD的异步电动机轴承故障诊断方法

  2. 针对传统的异步电动机轴承故障诊断方法对于轴承的局部缺陷及早期故障的诊断效果不明显的问题,提出了一种采用小波包理论与EMD相结合的方式提取异步电动机轴承故障特征频率的方法。该方法先采用小波包理论对原始信号进行消噪及频带划分,接着采用EMD对小波分解重构得到的信号进行分解以获得固有内在模函数(IMF),最后将IMF经时频变换得到频谱图,根据故障特征频率得出诊断结果。实验结果证明,该方法可有效地提取出故障特征频率,并方便地判断出故障类型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38658086

  1. 基于小波包变换的电力谐波检测研究

  2. 提出了一种基于小波包变换的电力谐波检测方法。该方法采用小波包变换对电流信号进行分解,即将该电流信号分解成低频部分与高频部分,然后分别对低频部分及高频部分进行小波包分解,重构后得到该电流信号的基波分量,从原始电流信号中减去基波分量,从而得到该电流信号的谐波分量。仿真结果表明,该方法能够很好地检测出电流信号中的谐波分量,并且能对指定频率的谐波进行检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：335872
    • 提供者：weixin_38739837

  1. 煤样剪切试验微震响应小波包能谱特征

  2. 选取煤体试样,采用装备ESG微震监测系统的日本岛津公司生产的AG-I250KN型精密电子万能材料试验机,分析在剪切模式下,煤样强度及变形破坏特征,运用小波包能量谱理论,提取突变信号的频带能量和事件数,获得了煤样剪切条件下的应力应变曲线以及应力应变过程曲线中4个阶段的微震响应特征;在初始压密和弹性阶段,没有微震信号、频带归一化能量为0、事件数为0;在应力屈服阶段,微震信号多、频带归一化能量大、有大量事件数产生;在破坏阶段,微震信号丰富、频带归一化能量达到峰值后降低、事件数减少。分析得出煤样破裂微震

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：675840
    • 提供者：weixin_38544978

  1. 基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断

  2. 针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法(EKF)优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明:该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38691199

  1. 基于M带小波包的GPS数据序列误差分析与特征信息提取

  2. 针对M带小波包在分解过程中存在频率混淆现象,采取节点重排序、单子带重构改进算法等措施,减弱或消除频率混淆现象.将改进的M带小波包分析算法应用于高精度GPS数据序列,分析其误差特性,提取年周期、半年周期、月周期、半月周期等特征信息.通过小波包变换将GPS数据序列噪声和特征信息分离后,进一步提取了误差周期项和特征信息周期项.最后通过实验验证了该方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38669091

  1. 基于小波包与同态滤波的低速重载齿轮箱故障诊断研究

  2. 对小波包分解和同态滤波进行了阐述,提出了利用小波包分析与同态滤波相结合对低速重载齿轮箱的低频故障特征进行有针对性提取的观点.先利用小波包分析对故障信号进行有针对性分解,并提取出7.2 Hz的调制故障;然后再结合同态滤波分析成功地提取出0.57 Hz的低频调制故障.实例证明,小波包分析与同态滤波相结合是一种非常有效的适用于低速重载齿轮箱故障特征提取方法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38722607

  1. 采用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法

  2. 提出了用小波包分析和拟同步检波的电压闪变信号检测新方法。该方法用软件来模拟硬件的同步检波，大大减少了投资成本；用小波包子带滤波器代替传统的低通滤波器，不仅能够对电压闪变信号进行不失真的包络检测，而且能够检测出电压闪变信号发生的时间、频率以及幅值。仿真结果表明，该方法对电压闪变信号检测和时频分析性能良好，特别适用于突变的、非平稳的电压波动与闪变信号的检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38564503

  1. 多周期信号的小波包方差分析方法

  2. 在多周期结构分析中，最大重叠离散小波变换得到的信号周期具有明显的局限性。在对比小波方差分析中，提出了用最大重叠离散小波包方差法分析不同尺度小波方差图、功率谱，从而得到信号周期估计的最大值。实验结果表明，对信号或时间序列周期结构的分析是一种有效的方法，该方法可以准确估计多周期信号的小波包方差。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：319488
    • 提供者：weixin_38716563

  1. 基于奇异值分解和小波包分解的故障检测

  2. 根据真空泵在故障和正常模式下工作时，其振动信号在频域的能量分布的差异性，设计基于奇异值分解(SVD)和小波包分解(WPD)的真空泵故障检测方法。首先用SVD对采集到的信号进行去噪，再使用小波包对去噪后的信号进行分解，对分解得到的各层系数进行重构并提取需要的各频域段的能量。将提取的能量向量作为支持向量机（SVM）的输入样本，对SVM进行训练。最后使用实验数据对SVM的可靠性进行验证。实验结果表明，采用SVD和WPD结合的方法能较好地识别出真空泵的故障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：650240
    • 提供者：weixin_38689191
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