【摘要】： 論文首先分析了經(jīng)典信號(hào)處理方法的特點(diǎn)和局限,研究了當(dāng)今處理非平穩(wěn)信號(hào)的熱點(diǎn)——小波變換和希爾伯特-黃變換,并對(duì)這兩種變換的基本理論和算法做了深入研究。 其次,本文重點(diǎn)研究了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波變換結(jié)合的方法,指出了這種結(jié)合大多是建立在利用小波良好的降噪性能對(duì)信號(hào)做預(yù)處理,但實(shí)際信號(hào)非常復(fù)雜且伴有噪聲影響,因而降噪模型是難以得到的,這使得特征參數(shù)的提取非常困難。在對(duì)EMD的理論研究后發(fā)現(xiàn),其分解過(guò)程不僅是自適應(yīng)地選取基函數(shù)而且具有一定的自適應(yīng)濾波功能。因此,本文提出了將EMD的自適應(yīng)性和小波包分解結(jié)合的方法(文中簡(jiǎn)稱為EMD_WP)來(lái)處理非平穩(wěn)信號(hào),該方法是在EMD對(duì)信號(hào)分解后用小波包對(duì)IMF做進(jìn)一步分析,通過(guò)仿真試驗(yàn)說(shuō)明,該方法在有噪聲干擾的情況下,仍可以提取出較精確的特征頻率。試驗(yàn)中還驗(yàn)證了在噪聲強(qiáng)度比較大時(shí),引用二代小波對(duì)信號(hào)做降噪處理后EMD_WP的效果會(huì)得到改善。 最后,本文以非平穩(wěn)的軸承故障信號(hào)為研究對(duì)象,敘述了軸承故障產(chǎn)生的機(jī)理,并用EMD_WP分析了滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù),結(jié)果表明該方法提取的故障特征明顯,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)滾動(dòng)軸承故障的識(shí)別。與文獻(xiàn)中已有方法相比,EMD_WP可以提高電機(jī)振信號(hào)非平穩(wěn)特征參數(shù)的提取精度,能更好地解決實(shí)際問(wèn)題,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TH165.3;TH133.3
【圖文】：

快的轉(zhuǎn)換速度。與傳統(tǒng)的 Mallat 算法相比，提升算法優(yōu)化利用了高的相似性，乘法運(yùn)算數(shù)縮減了大約一半，從而提高了計(jì)算速度。升算法是一種在當(dāng)前位置計(jì)算的小波變換方法，可以極大地節(jié)省裝置建算法簡(jiǎn)單。在提升算法中，小波逆變換可以立刻通過(guò)對(duì)正變換的運(yùn)升算法能夠被轉(zhuǎn)為整型變換。jj1D

文獻(xiàn)[34]方法結(jié)果

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本文編號(hào)：2733195