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《中国农村水利水电》2016,(5)
多小波可以同时满足对称性,短(紧)支撑性,二阶消失矩和正交性,在信号处理方面比小波更有优势。在多小波分解系数中,当一个系数包含某些信号成分时,其相邻系数也可能包含一定的该信号成分。与传统的小波去噪算法相比,相邻系数法能更好地解决变换系数之间的相关性,获得更好的降噪效果。在模拟振动信号降噪处理中,对信噪比和均方根误差进行定量分析,结果表明多小波相邻系数降噪法要优于小波阈值降噪法。在对水电机组实际采集的振动信号进行降噪研究时,通过对比降噪前后信号振动特征分量的保持完整程度,表明该方法滤波更彻底,保留振动特征分量更完整,是一种更加有效的降噪方法。 相似文献
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为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量，降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响，分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40Hz时，压力噪声信号频率主要在0.1~16Hz；角度噪声信号频率主要在3~4Hz和16~17Hz；打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上，研究了信号处理方法。为提高滤波精度，首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理，消除奇异值影响，再利用分段线性插值补充空缺点，最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明，采用该方法对信号进行处理后，草捆质量预测相对误差为-4.15%~4.17%，优于均值滤波得到的结果，且该滤波方法适应性更好，更符合实际生产需要。 相似文献
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为准确测量农田平整度,测量装置采用超声波传感器间接测量与磁致伸缩位移传感器直接测量相结合,并通过姿态传感器与陀螺仪获取测量装置姿态辅助修正测量值,通过LSTM神经网络的不同数量训练集对其测量值进行趋势变化预测。试验结果表明,测量装置磁致伸缩位移传感器测量过程中稳定性优于超声波传感器,通过卡尔曼分布式融合数据能有效滤除噪声,再分别通过前10 s、前20 s与前30 s数据做训练集,来进行预测分析,其均方根误差平均值为2.42,平均绝对误差平均值为2.67。试验结果表明,Kalman滤波融合数据与预测数据的均方根误差与平均绝对误差较小,能准确反映与预测平整度变化趋势,使测量装置准确的测量农田平整度及预测变化趋势。 相似文献
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崔宁 《农业装备与车辆工程》2018,(7)
为了实现刀具磨损在铣削过程中的工业应用,提出了一种基于BP神经网络的预测刀具磨损状态的方法。采用易于采集的振动信号作为监测信号,用小波分析对振动信号进行数据处理,将不同波段的能量作为输入特征值,用工业显微镜测量刀具磨损值。建立BP神经网络,实现刀具磨损状态的监测。实验表明,检测结果能够对刀具磨损状态正确识别。 相似文献
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车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制 总被引：1，自引：3，他引：1
通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。 相似文献
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基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承的故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
谢培甫 《农业装备与车辆工程》2006,(2):45-47
提出了一种基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法，首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行分解与重构，然后提取重构后振动信号的峭度值，将峭度值作为特征参数输入神经网络，进行故障模式识别。通过对实验数据的分析信号表明，能有效地识别滚动轴承工作状态与故障类型。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为实现对联合收获机喂入量的准确测量,降低作业环境和机器振动对测量精度的影响,对喂入量监测系统的扭矩信号、转速信号和GPS信号进行了分析与处理方法研究。根据GPS信号格式对其进行了有效信息提取、高斯投影变换和作业参数计算;根据转速脉冲信号计算转速,并对其进行插值;对扭矩信号进行了分析和双阈值滤波,对信号插值方法和降噪方法进行了对比测试。以田间采集喂入量信号为样本,对扭矩信号进行双阈值滤波、插值和降噪,对比了不同插值方法的预测效果和不同滤波方法的降噪效果。结果表明,在样本范围内,分段线性插值和自适应滤波效果优于其他方法,经信号处理后的喂入量测量平均相对误差为12. 5%,在一定程度上能够满足联合收获机喂入量监测的实际需要。 相似文献
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在传统传感器诊断的方法应用中由于其智能通过输出的波形进行缓变故障的判断,这样就会导致干扰的故障波形无法在频率中形成特殊的突变信号,从而为传感故障的判别造成较大的难度。由此便提出了一种利用小波变换的方式进行传感器故障的检测,在检测过程中还能够对故障状态信号以及干扰的噪声进行相应的处理。故障信息簇聚类可以对控制系统状态信号进行聚类处理并且在可以区域内获取传感故障信号,从而有效提升故障检测的准确性。 相似文献
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白迪 《中国农村水利水电》2009,(10):137-139
为提高电能质量分析的准确性，提出一种改进的小波域阈值算法。通过在不同尺度上选取一合适的阈值，并将小于该阈值的小波系数置零，而保留大于阈值的小波系数，从而使信号中的噪声得到有效的抑制，最后进行小波逆变换，得到滤波后的重构信号。基于改进的小波域阈值算法实现了电力系统故障录波的检测，仿真证明这种方法具有较好的精度。 相似文献
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由于受到噪声的影响,使得钢材缺陷超声检测的测量信号不利于分析。为了判断钢材是否存在缺陷及缺陷所在的位置,宜采用6阶Daubechies小波进行离散小波分解及高频重构的方法来降低噪声,能够有效改善信噪比,将信号和噪声进行分离。通过对钢材产生的畸变信号特征进行结果分析,从中提出的缺陷识别方法,使得超声检测技术能更好地应用于钢材缺陷检测。 相似文献
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基于GNSS的农田平整定位精度优化与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于全球卫星导航系统（Global navigation satellite system, GNSS）农田平整作业中，GNSS定位数据不仅是地形测量和基准面设计的基础，而且在平地作业中实时影响农田平整的精度。针对当前GNSS定位数据误差分析较少，提出一种基于联合滤波算法的GNSS定位数据分析处理方法。分析平地作业过程中GNSS定位数据的误差源，结合多路径效应和随机噪声，提出因地形起伏引起的振动误差校正方法，利用卡尔曼、小波变换联合滤波算法，校正数据误差提高定位精度，农田定位对比试验分析表明，高程定位精度明显提高，平地工作中，GNSS定位实际高度波动范围缩小20%，能够更好的指导农田平整工作。 相似文献
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为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89. 66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75. 84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95. 61%下降到82. 02%,下降了13. 59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86. 37%下降到62. 30%,下降了24. 07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。 相似文献