本文關(guān)鍵詞：車載光電精密測(cè)量?jī)x器振動(dòng)信號(hào)小波降噪研究

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【摘要】：車載光電精密測(cè)量?jī)x器的測(cè)量基準(zhǔn)會(huì)受到車體傳遞振動(dòng)的影響,從而影響儀器的測(cè)量精度。為了解決光電精密測(cè)量?jī)x器的測(cè)量基準(zhǔn)變化的問(wèn)題,可以通過(guò)采集車載發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)工作產(chǎn)生的振動(dòng)數(shù)據(jù),將振動(dòng)數(shù)據(jù)補(bǔ)償?shù)焦怆娋軠y(cè)量?jī)x器的測(cè)量結(jié)果中,以獲得高精度的測(cè)量結(jié)果。在采集車載平臺(tái)振動(dòng)信號(hào)的過(guò)程中,常常會(huì)受到一些采集噪聲的干擾,因此得到的振動(dòng)信號(hào)不能真實(shí)的呈現(xiàn)車載平臺(tái)實(shí)際振動(dòng)情況。對(duì)采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,獲得車載平臺(tái)下發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)的實(shí)際振動(dòng)信息,以補(bǔ)償光電精密測(cè)量?jī)x器的測(cè)量數(shù)據(jù)。這個(gè)降噪過(guò)程對(duì)保證光電精密測(cè)量?jī)x器測(cè)量精度具有重要意義。常用的信號(hào)降噪算法中,小波閾值降噪算法應(yīng)用較為廣泛。該算法有四個(gè)重要的影響因素,本文重點(diǎn)討論了閾值函數(shù)和閾值選取準(zhǔn)則。近年來(lái),閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪算法作為自適應(yīng)性的閾值選取算法,在小波閾值降噪領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文基于小波閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)造新的閾值函數(shù)作為小波閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)。通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法選擇出合適的閾值,使降噪效果達(dá)到最佳。為了驗(yàn)證算法的有效性,設(shè)計(jì)小波閾值降噪算法流程,對(duì)模型的高頻段和低頻段信號(hào)分別處理。使用正弦信號(hào)模型和掃頻信號(hào)模型,比較了本文提出的算法和其他閾值降噪算法的降噪效果。為了驗(yàn)證小波閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)際應(yīng)用效果,我們搭建了車載振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)。該平臺(tái)由加速度傳感器、數(shù)據(jù)采集器、計(jì)算機(jī)軟件采集系統(tǒng)和車載平臺(tái)組成。對(duì)采集到的車載光電精密測(cè)量?jī)x器振動(dòng)信號(hào)其進(jìn)行功率譜分析,得到信號(hào)的頻率分布。再利用改進(jìn)的小波閾值降噪算法,對(duì)采集的車載光電精密測(cè)量?jī)x器振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。以SNR和RMSE為指標(biāo),分析了本文算法和其他各降噪算法的降噪效果。結(jié)果表明該降噪方法與其他小波閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在去除振動(dòng)信號(hào)的低頻趨勢(shì)項(xiàng)噪聲和全頻段隨機(jī)噪聲方面具有一定優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：車載平臺(tái) 振動(dòng)信號(hào) 小波降噪 閾值函數(shù) 閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TJ5;TH745
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與論文架構(gòu)安排13-15
• 第2章 小波閾值降噪理論15-29
• 2.1 引言15
• 2.2 小波變換15-17
• 2.3 Mallat算法17-21
• 2.4 小波閾值降噪21-27
• 2.5 本章小結(jié)27-29
• 第3章 小波閾值降噪改進(jìn)算法研究29-53
• 3.1 引言29
• 3.2 閾值函數(shù)構(gòu)造與閾值選取方法研究29-35
• 3.3 仿真信號(hào)模型的建立35-41
• 3.4 小波閾值降噪改進(jìn)算法仿真41-51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第4章 小波閾值降噪改進(jìn)算法試驗(yàn)驗(yàn)證53-67
• 4.1 引言53
• 4.2 振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)53-57
• 4.3 車載振動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)搭建57-59
• 4.4 改進(jìn)算法試驗(yàn)驗(yàn)證59-65
• 4.5 本章小結(jié)65-67
• 第5章 總結(jié)與展望67-71
• 5.1 總結(jié)67-68
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)68-69
• 5.3 展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況75-77
• 指導(dǎo)教師及作者簡(jiǎn)介77-79
• 致謝79

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本文編號(hào)：723027