为研究单叶片离心泵空化诱导的噪声特性,准确判断空化进程,通过搭建试验台进行空化试验,分析泵在额定工况下的空化特性.针对单叶片离心泵在正常空化、初生空化和严重空化等3种运行状态下进行噪声试验研究,通过水听器采集离心泵进出口噪声信号,对流致噪声和空化诱导噪声进行区分,并对进出口噪声信号进行时频分析.研究结果表明单叶片离心泵空化诱导的噪声特性主要集中在进口端低频段杂波信号的变化,出口端噪声信号没有明显特征;对噪声信号进行分析能够更精确定位单叶片离心泵的空化状态,小波分析可以准确对空化诱导的噪声与流致噪声进行区分;在不同空化数下,进口端噪声信号的EMD能量熵值存在差异,EMD能量熵值可作为一种有效的特征参数来区分离心泵不同的运行状态.

为保证液控缓闭止回蝶阀的正常、稳定运行,需精准完成其液压缸损坏故障的自动诊断,因此,本文提出基于小波分析的液控缓闭止回蝶阀液压缸损坏故障的自动诊断方法。该方法采用小波包分析处理传感器采集的液压缸运行信号,并提取信号中的液压缸故障特征;通过主成分分析方法降低处理提取特征的维数后,将处理后的特征输入至深度置信网络模型中,通过模型学习和迭代训练,输出液压缸损坏故障的自动诊断结果。测试结果显示,该方法在神经元数量为12个的前提下,能有效完成信号中故障特征的提取,并可呈现时域特征结果;具有较好的液压缸损坏故障的自动诊断能力,能判断液压缸损坏故障程度。

针对液压系统的泄漏问题,提出了一种基于小波分析技术的热连轧设备液压系统油液泄漏监测方法,详细介绍了该方法的设计原理、实验验证以及在工业生产中的应用效果。该方法通过计算液压系统各液压元件油量变化,并结合小波变换分析方法对油量趋势曲线进行分析,实现对液压系统中的泄漏情况的实时监测,提前发现潜在的漏油问题,降低维修成本,提高设备可用性。

应用小波分析技术进行涡流检测的信号除噪和缺陷识别.根据信号在不同小波变换下表现形式不同的特点,提出一种综合应用多种小波除噪的方法,效果优于通常的单一小波方法应用小波多尺度边缘检测功能进行缺陷的定位和尺寸判别.借助小波多尺度分析功能,可以对缺陷信号进行仔细分析,并对相近缺陷进行分类.

从齿轮箱故障机理研究、信号处理技术、故障诊断方法等方面对齿轮箱诊断技术的现状进行了讨论.列举并分析了小波分析、模态分析、粗糙集理论、群体智能理论、生物免疫机理等理论在齿轮箱故障诊断中的应用,展望了齿轮箱故障诊断技术的发展.对现有齿轮箱诊断技术研究急待解决的问题提出了看法.

通过用小波和小波包对声发射信号进行分解，研究了声发射信号的频散现象，探讨了频散现象与声发射源距传感器距离的关系．为消除声速测量偏差给声发射系统带来的定位误差，利用该关系和在薄板中传播的Lamb波的频散现象，提出了一种在不知道发射源声速的情况下进行声发射源定位的新方法，且不必增加传感器的数量．以铅笔芯折断产生信号为模拟源进行了试验验证．结果表明，该方法可以比较准确地确定声发射源的位置，而且理论值与实际值相差很小．

通过误差矩阵和模具的工作特性函数反求输入控制是加工高精度的自由曲面光学镜所面临的难题。由于卷积方程往往是病态的，因此直接的傅里叶变换求解使结果发散。采用了最小平方函数和拉普拉斯算子范数来求得解的近似，然后进行自由曲面的误差修正。仿真结果证明效果较好。

论述了小波分析在微重量动态称重信号降噪中的应用。主要分析如何引入小波变换理论，并通过小波去除微重量动态称重信号中的噪声。阐述了小波分析去噪及其相对FFT除噪方法的优势。结果表明，用小波变换处理含噪信号，具有明显效果。

对平整机轧制力控制系统的组成和动态特性进行了分析,建立了轧制力控制系统的数学模型。采用小波分析对原始信号趋势项进行了提取,对数据进行小波多尺度分析,在不引起信号失真的基础上,滤掉大部分噪声信号,获得了适合系统辨识的数据。以1500平整机为例应用最小二乘法对轧制力控制系统进行辨识,并对辨识结果进行了验证。

气动调节阀定位器反馈杆松动导致阀位无法按照设定信号运动,影响工业生产;针对上述问题,提出了一种基于小波分析的在线故障诊断方法;选取工业闭环控制回路中调节阀阀位响应信号作为目标信号,采用Db3小波基对目标信号进行6层分解,得到d6特征细节参数,可以实现对故障发生时间点的准确检测;之后,分段计算其平均值AV、方差VAR、均方根值RMS,对其平均值AV、方差VAR、均方根值RMS进行曲线拟合,划分正常状态运行区与故障状态运行区,实现气动调节阀定位器反馈杆松动故障的在线诊断;通过仿真和在线闭环测试,验证了诊断方法的有效性和实用性。