收藏本站
《大连理工大学》 2006年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

局域波分解方法、特征剖析及应用研究

胡红英  
【摘要】:随着科学技术的不断发展,非平稳信号处理方法及其在工程中的应用研究越来越受到人们的重视。无论是在雷达信号处理领域还是设备故障诊断领域,非平稳信号处理一直都是一个困扰人们的复杂而有意义的课题。各种各样新方法、新技术的提出为解决非平稳问题注入了新的活力。局域波理论就是其中最新技术之一。局域波理论在十几年的发展过程中,逐渐展现出它在非平稳信号处理领域的优势。但这种理论还不是很完善,仍需进一步探讨;同时,其应用方法和应用领域仍需进一步研究。本文基于这个思想,并根据国家自然科学基金项目“局域波法及其工程应用研究”(50475155),结合前人的研究和工程需要,对局域波理论和方法进行了深入的研究,并在工程应用方法上进行了新的探索。主要的工作如下: (1) 根据局域波分解与小波分解的相似性特点,总结了局域波分解特性,比较了局域波和小波分解在理论及应用领域——一、二维信号分解、奇异性检测、数据压缩、时频分析等方面的异同,为局域波的深入研究提供了思路。 (2) 针对现有的局域波分解算法,分析了它的分解能力,给出了分解误差随采样频率变化的曲线和两正弦信号叠加时的可分区域图,解释了局域波对正(余)弦调幅信号和加和信号不可分的原因,指出了局域波分解的高频模式分量可能存在不满足Hilbert变换的前提条件的可能性,建议应对高频模式分量慎用Hilbert变换;此外,还全面分析了局域波分解存在过分解、产生伪分量的原因,提出了用基本分量与原信号的相关性,来检验分量可靠性的方法,并给出了处理伪分量的思路。 (3) 根据噪声往往处于高频段的特点,对局域波分解的前几个分量进行噪声分析,根据白噪声与任何信号不相关的特点,提出了分解分量的噪声评判标准,并在此基础上建立了基于相关分析和噪声评判的信号降噪方法。变速箱故障诊断的实例说明了此降噪方法对非平稳信号降噪很有效。 (4) 从局域波分解具有能精确提取趋势的特点入手,建立了局域波分解分量的趋势评判标准,即用局域波分解分量的标准均值来确定哪些分量被趋势成分污染,用标准均值远离零点的分量(序数为D)和其后面的分量加上趋势项来重构信号,得到信号的缓变趋势。并把此理论应用在缓变瞬时频率的提取、非参数密度和回归估计等方面;并在此基础上,分析了柴油机不同喷油状态下燃烧段的绝对趋势,从而为分析喷油状态提供了重要的特征信息。 (5) 在故障特征提取方法方面,结合近似熵对波形复杂性的定量特点,提出了局域波和近似熵相结合的局域波近似熵特征提取法,建立了分辨故障的有效特征;进而,
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TN911.7

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱莉;;氧传感器在故障诊断中的作用探讨[J];科技致富向导;2011年21期
2 郭玉鹏;时和平;巢蕾;;通信装备故障诊断贝叶斯网络[J];兵工自动化;2011年07期
3 王宝龙;黄考利;马立元;陈怀艳;;基于依赖矩阵的测试性分析[J];计算机测量与控制;2011年06期
4 王思臣;于潞;刘水;周洪霞;;自动测试技术在故障诊断中的应用综述[J];科技信息;2011年17期
5 史丽萍;时培磊;常伟;高月奎;;煤矿继电保护专家系统的开发[J];煤矿安全;2011年08期
6 李昆;;浅谈数控机床机械故障的诊断及处理方法[J];黑龙江科技信息;2011年22期
7 樊昱;;数控机床伺服系统故障及其诊断[J];黑龙江科技信息;2011年14期
8 ;21届PLC应用与故障诊断和变频调速维护维修技术培训班通知[J];自动化应用;2011年06期
9 李建刚;任子晖;刘延霞;;基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究[J];煤矿机械;2011年08期
10 金莹;;基于小波神经网络柱塞泵液压系统的故障诊断研究[J];液压与气动;2011年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘仁德;胡申辉;徐家倬;;磨煤机的故障诊断[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年
2 戴乐云;李建康;;振动信号时间序列建模在故障诊断中的应用[A];振动工程学报(工程应用专辑)[C];2001年
3 李晓栋;胡清华;;汽轮机故障诊断文本支持系统的研究与建立[A];2004电站自动化信息化学术技术交流会议论文集[C];2004年
4 王航;于歆杰;;遗传算法在故障诊断中应用的新方法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
5 单鸿鹏;关月红;;频谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
6 张珍;韩厚德;陈宝忠;;基于卫星通信的船舶冷藏集装箱远程故障诊断系统[A];制冷空调新技术进展——第四届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2006年
7 卫红梅;段滋华;;高速回转轴油膜振荡故障诊断分析[A];2006年石油和化工行业节能技术研讨会会议论文集[C];2006年
8 阳能军;汤伟;龙宪海;雷涛;;EMD及其在声发射检测中的应用研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
9 蔡勇;王晓武;潘卫明;;基于瞬时转速的斯特林发动机循环系统故障诊断研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
10 黄忠民;;电喷发动机非正常熄火的故障诊断分析[A];全国城市公路学会第十四届学术年会论文集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李春成,查道军;汽车驱动桥故障诊断口诀[N];中国汽车报;2002年
2 王斌;电脑的日常维护与故障诊断[N];中国老年报;2001年
3 王梅霞;莱钢快速推进设备状态监测与故障诊断工作全面启动[N];世界金属导报;2007年
4 陈全东;BGF11-600型干式复合故障诊断[N];中国包装报;2003年
5 湖南 朱晶泽;多媒体音箱故障诊断经验谈[N];电脑报;2001年
6 武汉科技学院纺织服装学院 林子务;故障诊断中的数学概念[N];中国纺织报;2004年
7 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年
8 周传勇 杜慧;济钢设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];中国冶金报;2008年
9 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年
10 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 宋其江;基于有向图模型的故障诊断方法研究及其在航天中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
3 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
4 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
5 王凤利;基于局域波法的转子系统非线性动态特性及应用研究[D];大连理工大学;2003年
6 何小斌;基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断[D];上海交通大学;2009年
7 宋凯;基于PLS的统计质量监控研究与应用[D];浙江大学;2005年
8 李敏;复杂机械基于数据的建模与故障诊断[D];太原理工大学;2010年
9 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
10 蒋斌;机电系统故障诊断的理论与应用研究[D];浙江大学;2002年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王明秀;大型汽轮发电机故障诊断专家系统诊断处理子系统的研究[D];华北电力大学;2001年
2 刘峰;基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究[D];西安理工大学;2003年
3 许东;地空导弹混合智能故障诊断专家系统的设计与实现[D];西北工业大学;2002年
4 石金彦;基于规则的数据挖掘方法在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2003年
5 周春健;基于小波变换的旋转机械故障诊断[D];南京航空航天大学;2004年
6 陈洁;基于Web的远程监测与故障诊断系统研究[D];武汉科技大学;2004年
7 辛惠娟;汽车发动机故障诊断专家系统的开发研究[D];华北电力大学(河北);2004年
8 刘满国;基于小波的导弹测试信号处理与故障诊断[D];西北工业大学;2005年
9 朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年
10 李晓彬;基于神经网络的工程结构在线监测与故障诊断研究[D];武汉理工大学;2002年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026