振动信号无线监测的数据压缩算法与能效分析

发布时间：2017-10-12 23:13

  本文关键词：振动信号无线监测的数据压缩算法与能效分析

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【摘要】：振动在动力机械工作过程中普遍存在,必须对这些设备进行状态监测以保证生产作业安全,进行监测时经常用到由许多无线传感器节点组成的无线传感器网络。通过传感器节点采集设备振动信号,借助无线网络传输技术将大量的振动数据传送到数据处理和信号分析中心。由于振动信号的动态特点,在海量的振动数据无线传输过程中必然要消耗许多能量,为此一般采用合适的数据压缩算法减少数据传输量,然而,数据压缩一方面减少了数据传输量,同时也增加了节点的能量消耗,因此,对于能量有限的节点来说必须考虑这两者之间的能量平衡问题。本文根据动力机械振动信号特征,考察了常用压缩算法的压缩特点,提出了一种联合压缩算法来提高压缩率,并研究了振动传感器节点的压缩算法能效评估方法,对两种典型的数据压缩算法以及新的联合压缩算法结合硬件环境进行了能效评估。研究表明,采用压缩算法减少了传输数据量的同时,数据处理能耗也增加了,因此必须选择合适的压缩算法来平衡好两者之间的关系。由于振动数据含有大量的噪声,可以采用有损压缩算法在保留有用信号的同时又滤除噪声,从而获得较高的能效以及压缩比。
【关键词】：振动信号 无线传输 数据压缩 能效分析
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM621;TB53
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究的背景和意义9-10
• 1.2 振动监测及数据压缩研究现状10-15
• 1.2.1 振动测试方法10-11
• 1.2.2 动力机械的振动状态监测11-12
• 1.2.3 动力机械振动信号数据压缩算法12-15
• 1.3 本文的主要工作和组织结构15-16
• 1.3.1 本文的主要工作15
• 1.3.2 本文的组织结构15-16
• 第2章 数据压缩算法16-26
• 2.1 数据压缩的简介16-17
• 2.2 数据压缩算法的分类及其性能指标17-18
• 2.2.1 数据压缩算法的分类17
• 2.2.2 数据压缩算法性能指标17-18
• 2.3 通用无损压缩算法18-23
• 2.3.1 Huffman编码18-21
• 2.3.2 LZ77编码和LZ78编码21
• 2.3.3 LZW编码21-23
• 2.4 通用有损压缩算法23-24
• 2.4.1 离散余弦变换23-24
• 2.4.2 小波变换24
• 2.5 无损压缩和有损压缩联合的可能性24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 振动信号的有损压缩和无损压缩分析26-39
• 3.1 振动信号压缩的特殊需求26
• 3.2 振动信号有损压缩26-34
• 3.2.1 DCT压缩算法分析26-28
• 3.2.2 小波变换振动信号数据压缩算法分析28-34
• 3.2.3 DCT和小波变换优缺点分析34
• 3.3 Huffman编码和小波变换联合压缩算法34-36
• 3.4 LZW编码和小波变换联合压缩算法36-37
• 3.5 本章小结37-39
• 第4章 振动信号无线传输压缩算法性能评估方法39-53
• 4.1 动力机械振动信号压缩算法的评价方法39-43
• 4.1.1 主客观评价指标39-42
• 4.1.2 传统评价方法的评价局限性42-43
• 4.2 影响振动信号无线传输压缩算法能效性的因素43-44
• 4.3 无线传输压缩算法的能效评估方案44-51
• 4.3.1 无线传输所受的硬件限制44-45
• 4.3.2 压缩算法能效评估原理45-47
• 4.3.3 两种无损压缩算法的能效性分析47-50
• 4.3.4 联合压缩算法的能效性分析50-51
• 4.4 本章小结51-53
• 第5章 结论与展望53-55
• 5.1 结论53-54
• 5.5 展望54-55
• 参考文献55-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果59-60
• 致谢60

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1 李锦明;张文栋;毛海央;李林;林娟;马游春;;实时无损数据压缩算法硬件实现的研究[J];哈尔滨工业大学学报;2006年02期

2 蔡s，

本文编号：1021457