冗余提升小波分析在故障诊断中的研究与应用

发布时间：2020-04-24 22:24

【摘要】： 小波分析是近二十年来很受关注的一个领域,它成为了调和分析及信号分析等领域的重要工具之一。而提升小波以其独特的算法结构、快速运算能力及低存储需求,且适合于自适应、非线性、非奇异采样等优点受到信息科学领域的广泛关注。论文主要围绕提升小波分析算法在机械故障特征提取方面做了一些研究。 论文首先分析了提升小波变换的一些基本知识,提升小波分析的分解和重构过程。提升小波由于在每次分解后的隔二采样使得每经过一次分解数据的数量就减少一半,这样参与计算的信息会越来越少,势必会造成分析效果不同程度的失真。为此引入自回归谱提升小波分析信号的方法,自回归谱在分析短数据的情况下能够较傅里叶变换取得更好的效果。 为了消除提升小波分析算法每次隔二采样后数量就减少一半的不足,论文提出了冗余提升小波分析算法。冗余提升小波分析算法不存在隔二采样步骤,每次分解后近似信号和细节信号中所含的数据量和原始信号是等长度的,数据是冗余的,有利于信号特征分析。 为了更有利于匹配分析信号的特点,有利于信号微弱特征的提取,本文在研究相关文献的基础上,提出了一种新的基于自适应算法的冗余提升小波分析。在自适应冗余提升小波变换方案中,根据待分析信号的局部信息,自适应地选择更新器和预测器,以保证更有效的提出信号特征。 为了验证自适应冗余提升小波分析的工程实用性,本文将该算法应用到了从振动信号提取早期微弱故障特征信号中。应用分析结果表明,自适应冗余提升小波分析能够满足早期微弱信号特征提取的要求。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH165.3

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 姜洪开;王仲生;;第二代小波包构造及发动机微弱损伤识别[J];北京航空航天大学学报;2007年07期

2 马波;高金吉;江志农;;自适应提升小波在往复机械故障检测中的应用[J];流体机械;2007年04期

3 姜洪开,何正嘉,段晨东;冗余第2代小波构造及机械信号特征提取[J];西安交通大学学报;2004年11期

4 姜洪开,何正嘉,段晨东,陈雪峰;基于提升方法的小波构造及早期故障特征提取[J];西安交通大学学报;2005年05期

5 姜洪开;王仲生;何正嘉;;基于自适应提升小波包的故障微弱信号特征早期识别[J];西北工业大学学报;2008年01期

6 周瑞;鲍文;左国华;于达仁;杨建国;;基于改进冗余提升方案的汽轮机组振动故障特征提取[J];中国电机工程学报;2008年08期

7 段晨东;;基于第二代小波变换的混合小波降噪方法[J];中国机械工程;2007年14期

相关硕士学位论文 前2条

1 阎刚;基于自适应提升小波的图像压缩[D];西安电子科技大学;2006年

2 高真真;基于提升方案的自适应小波变换算法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

，

本文编号：2639450