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

【摘要】：針對大型復雜機電設備狀態(tài)分布式監(jiān)測面臨的海量數據傳輸問題,對比研究基于提升小波與形態(tài)提升小波的振動信號數據壓縮方法。對實測浮點型振動信號,利用小波稀疏分解特性提出基于提升小波變換的機械振動信號數據壓縮方法,通過變換后小波系數優(yōu)化組合及改進編碼方法,可提高閾值處理數據壓縮效果。針對實測數據含大量冗余信息缺點,結合狀態(tài)監(jiān)測目的提出基于形態(tài)提升小波的數據壓縮方法,利用形態(tài)學濾波器非線性分析特性,在振動信號網絡監(jiān)測數據壓縮傳輸過程中實現(xiàn)信號預處理,預制噪聲干擾,較好保留有用信息。所提最大區(qū)分度準優(yōu)化選擇分解層數,通過對比分析兩種數據壓縮方法表明,形態(tài)提升小波方法具有計算量小、分析速度快、壓縮比高等優(yōu)點。
[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】： 軍械工程學院車輛與電氣工程系;
【基金】：國家自然科學基金項目(51305454,51205405) 軍隊重點科研項目([20XX]X號)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1773955