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形态非抽样小波及其在冲击信号特征提取中的应用 被引量：23
1
作者 章立军 阳建宏 +1 位作者 徐金梧 杨德斌 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期56-59,85,共5页
针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度Top-Hat变换的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,分别采用形态学开运算和多尺度Top-Hat变换作为形态非抽样小波分解的近似信号和细节信... 针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度Top-Hat变换的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,分别采用形态学开运算和多尺度Top-Hat变换作为形态非抽样小波分解的近似信号和细节信号的分析算子,使形态小波分解过程中信号长度保持不变,从而保证了形态分析时所需的信息量。结合转子振动冲击特征信号提取试验,验证所提方法在故障诊断中应用的可行性与有效性。 展开更多
关键词 形态非抽样小波 多尺度Top-Hat变换 冲击信号 故障诊断
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利用形态非抽样小波的电能质量扰动定位方法 被引量：9
2
作者 赵静 何正友 +1 位作者 贾勇 钱清泉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第31期109-114,共6页
由于电能质量扰动信号的波形具有不规则性与多变性,使得目前缺乏成熟的方法对其进行检测与定位。基于此,提出一种新的形态非抽样小波,并将其应用于电能质量扰动信号的检测定位。该形态小波包含了开闭与闭开组合滤波器与可检测突变信号... 由于电能质量扰动信号的波形具有不规则性与多变性,使得目前缺乏成熟的方法对其进行检测与定位。基于此,提出一种新的形态非抽样小波,并将其应用于电能质量扰动信号的检测定位。该形态小波包含了开闭与闭开组合滤波器与可检测突变信号上下边缘的形态梯度,满足信号重构条件。利用Matlab对单一扰动信号与混合扰动信号进行仿真验证,并与前人构造的形态非抽样小波进行对比分析。结果表明,所构造的形态非抽样小波具有很好的扰动信号特征描述能力及抗噪性能,即使在强噪声环境下,也能正确指示扰动起止时刻及突变极性,在电能质量扰动信号的检测定位上具有较好的适应性与可行性。 展开更多
关键词 电能质量 定位 形态非抽样小波 形态梯度
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基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取 被引量：9
3
作者 黄兵锋 沈路 +1 位作者 周晓军 刘莉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期203-207,共5页
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,... 针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好。形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 形态非抽样小波分解
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一种多元素多尺度形态非抽样小波分解方法 被引量：4
4
作者 王冰 李洪儒 许葆华 《轴承》 北大核心 2013年第5期43-48,共6页
针对电动机轴承故障信号常被强背景噪声淹没的问题,提出了一种多元素多尺度形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征提取中。该方法基于形态非抽样小波的一般框架,结合了形态开闭-闭开混合算子的滤波特性以及形态梯度算子... 针对电动机轴承故障信号常被强背景噪声淹没的问题,提出了一种多元素多尺度形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征提取中。该方法基于形态非抽样小波的一般框架,结合了形态开闭-闭开混合算子的滤波特性以及形态梯度算子提取信号冲击成分的特点,对该算子的两部分分别使用三角形和扁平形结构元素,使效率最优化。仿真和试验证明,该方法既可以进行谐波与噪声滤除,又可以有效地提取冲击成分,较现有的形态非抽样小波方法有更好的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 形态非抽样小波 多元素 多尺度
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非抽样形态小波的构造及在图像融合中的应用 被引量：2
5
作者 邓苗 张基宏 +1 位作者 任仙怡 梁永生 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2013年第3期254-260,共7页
提出一种适合图像融合的非抽样形态小波的构造方法.采用新的非线性滤波器组描述形态小波,去掉其中下采样部分实现非抽样,并将其用于图像融合,用以克服形态小波方法的块状效应.构造适用于所有类型图像融合的S-变换形态小波,通过增加通道... 提出一种适合图像融合的非抽样形态小波的构造方法.采用新的非线性滤波器组描述形态小波,去掉其中下采样部分实现非抽样,并将其用于图像融合,用以克服形态小波方法的块状效应.构造适用于所有类型图像融合的S-变换形态小波,通过增加通道和引入增强效果,提高图像融合效果. 展开更多
关键词 计算机图象处理 图像融合 形态小波 非抽样形态小波 多尺度变换 图像增强 不可分离滤波器 非线性滤波器
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基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取 被引量：7
6
作者 孙健 李洪儒 +1 位作者 王卫国 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第22期54-61,81,共9页
针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛... 针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛选各分解层近似信号,据融合规则实现双通道振动信号融合重构、改善重构信号的特征信息;并利用DCT高阶谱分析法对融合信号进一步处理,通过奇异值分解分别计算Shannon、Tsallis奇异熵作为液压泵性能退化特征向量;用仿真信号及液压泵实测振动信号验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 退化特征提取 形态非抽样小波融合 DCT 高阶奇异熵
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基于数学形态学原理的行波波头提取算法在铁路电力贯通线测距中的适应性分析 被引量：10
7
作者 夏璐璐 何正友 张钧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期78-83,共6页
对3种基于数学形态学原理的行波波头提取算法——数学形态学梯度算法、形态学–小波综合滤波算法和形态学非抽样小波分解算法进行了研究,针对一条实际的10kV架空线–电缆混合铁路电力贯通线路进行了故障测距仿真试验,对比分析了3种算法... 对3种基于数学形态学原理的行波波头提取算法——数学形态学梯度算法、形态学–小波综合滤波算法和形态学非抽样小波分解算法进行了研究,针对一条实际的10kV架空线–电缆混合铁路电力贯通线路进行了故障测距仿真试验,对比分析了3种算法在不同故障类型、不同故障距离、不同过渡电阻以及不同噪声水平工况下的适应性。结果表明,数学形态学梯度算法运算速度快,适用于低噪工况;形态学–小波综合滤波算法测距精度高,适用于噪声不大的工况;形态学非抽样小波分解算法噪声耐受性高,适用于有较强噪声干扰的环境。基于此,提出了形态学综合测距方案,该方案可获得比单一方法更为快速准确的结果,为后续系统装置的研制提供了依据。 展开更多
关键词 铁路电力贯通线 故障测距 数学形态学 形态小波 形态学非抽样小波
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滚动轴承故障信号的数学形态学提取方法 被引量：41
8
作者 郝如江 卢文秀 褚福磊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第26期65-70,共6页
基于非线性数学形态变换的概念设计了形态非抽样小波变换算法,通过构造信号分解算子和结构元素,经过多尺度形态小波分解既能够平滑噪声又提取了信号中的故障特征成分。分别对模拟信号和实验数据进行分析处理,结果均表明该方法对信号冲... 基于非线性数学形态变换的概念设计了形态非抽样小波变换算法,通过构造信号分解算子和结构元素,经过多尺度形态小波分解既能够平滑噪声又提取了信号中的故障特征成分。分别对模拟信号和实验数据进行分析处理,结果均表明该方法对信号冲击特征的提取是有效的。最后通过与包络解调分析方法的对比,说明了形态非抽样小波变换对滚动轴承故障特征的提取效果更明显。由于形态非抽样小波变换算法只涉及加减和取极大、极小运算,运算简单,执行高效,非常适于滚动轴承故障的在线监测和诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 形态非抽样小波变换 故障诊断 包络解调
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一种基于WMUWD的液压泵振动信号预处理方法 被引量：6
9
作者 孙健 李洪儒 +1 位作者 王卫国 许葆华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期93-99,共7页
针对轴向柱塞液压泵故障引起的振动信号非线性强、故障信息湮灭在噪声干扰的问题,提出一种基于加权形态非抽样小波分解(WMUWD)的振动信号预处理方法。首先,在形态非抽样小波分解的一般框架下,提出WMUWD方法,利用特征能量因子表征形态非... 针对轴向柱塞液压泵故障引起的振动信号非线性强、故障信息湮灭在噪声干扰的问题,提出一种基于加权形态非抽样小波分解(WMUWD)的振动信号预处理方法。首先,在形态非抽样小波分解的一般框架下,提出WMUWD方法,利用特征能量因子表征形态非抽样各分解层近似信号对故障特征的贡献量,并以此为依据进行加权融合,以提高有用信息比重,便于特征提取;在此基础上,对WMUWD方法的初始参数设置进行了分析,给出了一套比较系统的优选组合方法;最后,利用仿真信号以及液压泵实测振动信号验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 信号预处理 形态非抽样小波分解 加权融合 液压泵
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基于MUDW的多测点齿轮故障信号融合处理 被引量：2
10
作者 仝蕊 康建设 +1 位作者 李宝晨 陈疆萍 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2020年第4期7-14,共8页
针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步... 针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(CK)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想。 展开更多
关键词 信号预处理 多测点信息融合 形态非抽样小波分解 相关峭度 加权融合
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