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基于小波包和熵准则的最优频段提取方法

仪器仪表学报 2012年第8期33卷 1721-1728页

作者：李明爱马建勇杨金福北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

为实现运动功能障碍患者的运动意愿和基于脑机接口技术的实际康复运动的一致性,进一步改善康复效果,以想象右手食指屈伸运动为例,对身体相同或相近部位的不同运动想象方式产生的脑电信号(记为EEGs)的特征提取方法进行研究。针对食指屈... 详细信息

为实现运动功能障碍患者的运动意愿和基于脑机接口技术的实际康复运动的一致性,进一步改善康复效果,以想象右手食指屈伸运动为例,对身体相同或相近部位的不同运动想象方式产生的脑电信号(记为EEGs)的特征提取方法进行研究。针对食指屈伸运动想象EEGs的事件相关去同步化现象(event-related desynchronization,ERD)不显著及发生的时间及频段的个体差异等特点,提出了基于小波包和熵准则的最优频段提取方法。该方法首先利用小波包分析对右手食指屈、伸运动想象EEGs进行分解;其次,利用熵准则对特征频段的可分度进行度量,从而选取相对明显的频段小波包组合,并以相应的小波包系数构成特征矢量;最后,结合支持向量机实现最优频段的选取。实验结果表明,该特征提取方法能够自适应提取右手食指屈伸运动想象EEGs的ERD现象差异性较大的频段特征,最高分类正确率为81.75%,验证了所提方法的有效性。

关键词：运动想象脑电特征提取小波包熵准则最优频段

基于小波包域主成分分析的缸盖声压特征增强方法研究

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内燃机工程 2014年第1期35卷 41-46页

作者：尹刚张英堂李志宁任国全程利军军械工程学院石家庄050003

针对发动机缸盖声压中故障特征信号较为微弱的问题,在主成分分析坐标变换思想的基础上,提出了基于小波包域主成分分析的缸盖声压特征增强方法。在缸盖声压信号高通滤波后进行小波包分解,对各子带的小波系数建立主成分分析(principal com... 详细信息

针对发动机缸盖声压中故障特征信号较为微弱的问题,在主成分分析坐标变换思想的基础上,提出了基于小波包域主成分分析的缸盖声压特征增强方法。在缸盖声压信号高通滤波后进行小波包分解,对各子带的小波系数建立主成分分析(principal component analysis,PCA)模型,将缸盖声压信号变换到PCA坐标系下,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为故障特征向量。仿真信号验证了小波包域主成分分析对微弱冲击信号的增强能力。新方法与支持向量机结合用于发动机11种工况的诊断实例表明:故障分类准确率达到97.53%。

关键词：内燃机小波包特征增强故障诊断主成分分析缸盖声压

基于振动信号小波包提取和短时能量分析的高压断路器合闸同期性的研究

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中国电机工程学报 2005年第13期25卷 149-154页

作者：马强荣命哲贾申利西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西省西安市710049

该文提出了一种分析高压断路器合闸同期性的新方法:将小波包提取算法和短时能量分析方法相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,并对代表高频冲击信号的分解系数进行重构,然后运用短时能量分析方法对重... 详细信息

该文提出了一种分析高压断路器合闸同期性的新方法:将小波包提取算法和短时能量分析方法相结合,利用小波包分解与重构原理将断路器合闸振动信号分解到不同频段中,并对代表高频冲击信号的分解系数进行重构,然后运用短时能量分析方法对重构后的信号进行分析,辨识出合闸变位点。通过对三相合闸过程的分析,得出三相同期性。通过MATLAB仿真分析和实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：高压断路器小波包短时能量合闸同期性振动信号

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基于小波包与图像处理的内燃机故障诊断研究

内燃机学报 2001年第1期19卷 62-68页

作者：夏勇商斌梁张振仁薛模根郭明芳第二炮兵工程学院研究生二队西安710025

详细分析和讨论了柴油机缸盖振动信号的特点 ,对其进行小波包分解 ,得到时 -频分布图 ,并基于此 ,提出运用图像处理技术进行内燃机的状态监测与故障诊断的方法 ,建立了基于图像匹配的内燃机气阀机构诊断模型 ,并将其用于 6 135 G柴油机... 详细信息

详细分析和讨论了柴油机缸盖振动信号的特点 ,对其进行小波包分解 ,得到时 -频分布图 ,并基于此 ,提出运用图像处理技术进行内燃机的状态监测与故障诊断的方法 ,建立了基于图像匹配的内燃机气阀机构诊断模型 ,并将其用于 6 135 G柴油机气阀机构的故障诊断。结果表明 ,该方法物理意义明确 ,诊断结果精度较高 ,速度快 ,为内燃机的状态监测与故障诊断找到了一条新的途径。

关键词：内燃机故障诊断小波包图像处理

基于小波包分析的拉索损伤声发射信号特征提取

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振动与冲击 2010年第6期29卷 154-158页

作者：邓扬丁幼亮李爱群东南大学土木工程学院南京210096

结合显式有限元和小波包分析技术开展了拉索损伤声发射信号特征提取的仿真分析。采用ANSYS/LS-DYNA模拟得到拉索损伤声发射信号的仿真信号,基于小波包能量谱对拉索声发射的有限元仿真信号进行了特征提取,从小波包分解层次、特征频带数... 详细信息

结合显式有限元和小波包分析技术开展了拉索损伤声发射信号特征提取的仿真分析。采用ANSYS/LS-DYNA模拟得到拉索损伤声发射信号的仿真信号,基于小波包能量谱对拉索声发射的有限元仿真信号进行了特征提取,从小波包分解层次、特征频带数量的选择及特征参数的噪声鲁棒性三个方面开展了讨论分析。结果表明:(1)通过选择适当的小波包分解层次,小波包能量谱可以精细地反映信号的特征;(2)选取少数特征频带就能使得小波包能量谱反映声发射信号的特征信息;(3)基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性,能在强噪声影响下实现对拉索不同损伤类型的判别。

关键词：拉索声发射小波包损伤特征提取

基于小波包与Elman神经网络的气力提升装置流型识别技术研究

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振动与冲击 2016年第15期35卷 149-153页

作者：唐川林汪志能胡东周枫林湖南工业大学机械工程学院湖南株洲412007

气力提升装置流型对气液流动特性及提升系统性能均有很大的影响,但由于气液两相交界面形态以及截面含气率动态变化、气液两相速度复杂难测等原因,致使提升管流型亦交替变化且不易识别。针对这一难题,提出了基于小波包分析与Elman神经网... 详细信息

气力提升装置流型对气液流动特性及提升系统性能均有很大的影响,但由于气液两相交界面形态以及截面含气率动态变化、气液两相速度复杂难测等原因,致使提升管流型亦交替变化且不易识别。针对这一难题,提出了基于小波包分析与Elman神经网络的流型辨识策略:利用小波包分析方法提取提升装置压差信号各频带能量特征值,借助Elman神经网络辨识技术,以各频带能量为Elman网络输入变量,以流型为输出变量,通过对Elman神经网络进行大量数据训练。从而对提升系统流型进行辨识。实验结果表明,该方法对流型辨识精度达到了92.6%,比BP网络高6.5%,能有效对提升管流型进行辨识。

关键词：提升装置流型辨识小波包 Elman神经网络

基于小波包—连续HMM的故障诊断模型及应用

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中国机械工程 2004年第21期15卷 1950-1953页

作者：柳新民邱静刘冠军国防科学技术大学机电工程研究所长沙410073

结合小波包分析方法适于处理非平稳信号的特点及隐马尔可夫模型 (HMM)的训练样本少与可解释的优点 ,提出基于小波包—连续HMM故障诊断方法。通过小波包分析方法从滚动轴承振动信号中提取特征 ,训练连续高斯密度混合HMM ,再利用训练好的... 详细信息

结合小波包分析方法适于处理非平稳信号的特点及隐马尔可夫模型 (HMM)的训练样本少与可解释的优点 ,提出基于小波包—连续HMM故障诊断方法。通过小波包分析方法从滚动轴承振动信号中提取特征 ,训练连续高斯密度混合HMM ,再利用训练好的HMM进行滚动轴承状态监测和故障诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断隐马尔可夫模型小波包

基于小波包分解及AR模型的单通道地震波信号初至点检测

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地球物理学报 2005年第5期48卷 1098-1102页

作者：刘代志王仁明李夕海刘志刚第二炮兵工程学院602室西安710025 第二炮兵装备研究院北京100085

地震波信号的初至点检测在核爆地震的自动识别中起着重要作用,本文描述了一种单通道地震波信号初至点检测方法,它是基于小波包分解及对大地噪声信号进行统计分析后建立的大地噪声模型———AR模型而提出的.文中对该方法进行了理论分析... 详细信息

地震波信号的初至点检测在核爆地震的自动识别中起着重要作用,本文描述了一种单通道地震波信号初至点检测方法,它是基于小波包分解及对大地噪声信号进行统计分析后建立的大地噪声模型———AR模型而提出的.文中对该方法进行了理论分析及实际地震波信号检验.研究结果表明,该方法对地震波信号具有很强的自适应能力,能定量确定初至点的位置.

关键词：核爆炸地震初至点小波包 AR模型

基于小波包理论的负荷建模数据特征提取与分类

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电力系统自动化 2007年第6期31卷 34-38页

作者：李培强李欣然陈辉华唐外文湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082 湖南电力调度通信中心湖南省长沙市410007

把负荷建模的实测电流数据看成随机扰动电压的响应,基于小波包的分解和重构理论,采用Wpdec小波包分解函数,用db1小波包对实测建模电流信号进行3层小波包分解,用Wprcoef函数对小波分解系数进行重构,提取和构造了负荷建模数据的能量特征... 详细信息

把负荷建模的实测电流数据看成随机扰动电压的响应,基于小波包的分解和重构理论,采用Wpdec小波包分解函数,用db1小波包对实测建模电流信号进行3层小波包分解,用Wprcoef函数对小波分解系数进行重构,提取和构造了负荷建模数据的能量特征向量。在特征向量归一化基础上,利用减法聚类算法对特征向量进行分类处理,获得了理想的负荷分类结果。通过对动模实验室和220kV变电站实测数据的特征提取和分类实例,论证了该方法的有效性和准确性,为处理海量建模数据提供了先进的特征提取与分类处理方法。

关键词：负荷特性小波包分解和重构减法聚类