發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 17:02

  本文選題：形態(tài)濾波器 + 提升小波��； 參考：《振動(dòng)與沖擊》2014年10期

【摘要】：針對(duì)大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備狀態(tài)分布式監(jiān)測(cè)面臨的海量數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題,對(duì)比研究基于提升小波與形態(tài)提升小波的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮方法。對(duì)實(shí)測(cè)浮點(diǎn)型振動(dòng)信號(hào),利用小波稀疏分解特性提出基于提升小波變換的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮方法,通過(guò)變換后小波系數(shù)優(yōu)化組合及改進(jìn)編碼方法,可提高閾值處理數(shù)據(jù)壓縮效果。針對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)含大量冗余信息缺點(diǎn),結(jié)合狀態(tài)監(jiān)測(cè)目的提出基于形態(tài)提升小波的數(shù)據(jù)壓縮方法,利用形態(tài)學(xué)濾波器非線性分析特性,在振動(dòng)信號(hào)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮傳輸過(guò)程中實(shí)現(xiàn)信號(hào)預(yù)處理,預(yù)制噪聲干擾,較好保留有用信息。所提最大區(qū)分度準(zhǔn)優(yōu)化選擇分解層數(shù),通過(guò)對(duì)比分析兩種數(shù)據(jù)壓縮方法表明,形態(tài)提升小波方法具有計(jì)算量小、分析速度快、壓縮比高等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:Aiming at the problem of mass data transmission in large-scale complex electromechanical equipment condition monitoring, a method of vibration signal data compression based on lifting wavelet and morphological lifting wavelet is studied.Based on the characteristics of wavelet sparse decomposition, a data compression method for mechanical vibration signals based on lifting wavelet transform is proposed. The wavelet coefficients are optimized and the coding method is improved after the wavelet transform.The data compression effect of threshold processing can be improved.Aiming at the shortcoming of redundant information in measured data, a new data compression method based on morphological lifting wavelet is proposed for state monitoring, and the nonlinear analysis of morphological filter is used.In the process of data compression and transmission of monitoring data in vibration signal network, signal preprocessing and prefabricated noise interference are realized, and useful information is better preserved.By comparing and analyzing the two data compression methods, it is shown that the morphological lifting wavelet method has the advantages of small computation, fast analysis speed and high compression ratio.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院車輛與電氣工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305454,51205405) 軍隊(duì)重點(diǎn)科研項(xiàng)目([20XX]X號(hào))
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1773955