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用小波变换和有效值算法实现电压凹陷的准确测量被引量：20: 1; 作者刘连光贾文双 +1 位作者肖湘宁张宇《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期30-33,共4页; 随着各种敏感用电设备的广泛应用 ,电压凹陷问题已成为近年来各方面关注的焦点。电压凹陷的衡量指标包括幅值、持续时间、频次和畸变度等 ,其中幅值和持续时间的精确测量是电压凹陷实时监测中首先要解决的问题。文中详细研究了小波变换... 展开更多; 关键词电压凹陷小波变换有效值算法供电系统电能质量电力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AEWT-KELM的风电机组轴承故障诊断策略被引量：16: 2; 作者齐咏生单成成 +2 位作者高胜利刘利强董朝轶《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期281-291,共11页; 针对风力发电机组轴承故障振动信号传递路径复杂多变,且故障信号易受到背景噪声的严重干扰,传统方法对故障特征难以准确提取的问题,提出一种自适应经验小波变换(AEWT)与奇异值分解(SVD)的特征提取方法,并结合核极限学习机(KELM)实现风... 展开更多; 关键词风电机组故障诊断轴承特征提取信号处理经验小波变换核极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于第二代小波变换的电力设备图像特征提取被引量：8: 3; 作者郑军诸静《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期98-102,共5页; 给出了第二代小波用于图像信号突变 (瞬态 )特征提取的算法 ,即通过第二代小波变换提取出图像中的局部突变特征 ,并与第一代小波变换进行了比较 ,分析其优点与不足。在实际应用中 ,将该算法用于电力系统高压绝缘子裂纹故障图像的特征提... 展开更多; 关键词第二代小波小波变换特征提取信号检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别被引量：5: 4; 作者姜洪开窦丹丹何正嘉《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期93-96,共4页; 文章针对强噪声背景下液压系统压力超声检测回波信号特征识别问题,构造了一种识别该类信号时域特征的自适应第二代小波方法。该方法以第二代小波为基础,以超声回波信号的峭度大小为目标函数,选择每层自适应匹配超声回波信号特征的第二... 展开更多; 关键词适应第二代小波超声回波信号特征识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Morlet小波变换的信号去噪及在轴承状态监测中的应用被引量：7: 5; 作者马伦康建设 +1 位作者赵春宇吕雷《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2014年第9期1345-1349,共5页; 为在强噪声背景下利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势,提出一种基于Morlet小波变换和时域特征参数提取相结合的轴承状态监测方法。通过引入谱峭度评估Morlet小波滤波的去噪效果,再从信号滤波结果构建的组合信息中... 展开更多; 关键词 Morlet小波变换信号去噪轴承状态监测时域特征参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用DSP与小波变换实现声信号单目标识别被引量：3: 6; 作者王红亮杨琛《电光与控制》北大核心 2008年第5期59-62,共4页; 采用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件,辅以必要的外围电路实现声信号的采集、处理、特征提取及目标识别。根据典型目标声信号的特性,运用小波变换理论对其进行阈值滤波处理;利用小波分析能够反映信号时域和频域局部特性... 展开更多; 关键词目标识别声探测技术数字信号处理器小波变换特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用小波变换和有效值算法实现电压凹陷的准确测量被引量：20: 1; 作者刘连光贾文双肖湘宁张宇; 机构华北电力大学电力工程系中国电力科学研究院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期30-33,共4页; 基金国家电力公司科研项目 (SPKJ0 1 1 - 0 8) 国家电力公司重点学科建设资助项目; 文摘随着各种敏感用电设备的广泛应用 ,电压凹陷问题已成为近年来各方面关注的焦点。电压凹陷的衡量指标包括幅值、持续时间、频次和畸变度等 ,其中幅值和持续时间的精确测量是电压凹陷实时监测中首先要解决的问题。文中详细研究了小波变换模极大值原理在电压凹陷检测中的应用 ,提出了小波变换与有效值算法相结合的电压凹陷测量方法 ,克服了有效值算法不能精确测量持续时间的不足。; 关键词电压凹陷小波变换有效值算法供电系统电能质量电力系统; Keywords Data processing Electric power transmission feature extraction signal detection wavelet transforms; 分类号 TM933.2 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AEWT-KELM的风电机组轴承故障诊断策略被引量：16: 2; 作者齐咏生单成成高胜利刘利强董朝轶; 机构内蒙古工业大学电力学院内蒙古自治区机电控制重点实验室内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期281-291,共11页; 基金国家自然科学基金(61763037,61863029) 内蒙古自然科学基金(2019LH6007) 内蒙古科技成果转化项(CGZH2018129)。; 文摘针对风力发电机组轴承故障振动信号传递路径复杂多变,且故障信号易受到背景噪声的严重干扰,传统方法对故障特征难以准确提取的问题,提出一种自适应经验小波变换(AEWT)与奇异值分解(SVD)的特征提取方法,并结合核极限学习机(KELM)实现风电机组轴承的故障诊断,该方法同时考虑轴承不同故障类型及不同损伤等级的情况。其中,自适应EWT为两阶段调整过程:基于尺度空间法固有模态函数(IMF)分解-确保EWT分解的有效性、基于相关系数最大的敏感分量提取-实现相关特征最大化和冗余信息的消除。通过相关实验结果可明显发现,所提AEWT的分解效果优于EMD、EEMD、CEEMDAN、LMD等方法。对提取敏感分量利用SVD计算奇异值,构建故障特征向量;最后将特征向量作为KELM的输入,建立KELM轴承状态识别模型。通过西储大学平台轴承振动信号和实际风场采集的轴承振动信号对算法进行验证,结果表明,相比SVM、ELM、KNN等识别模型,该方法能有效识别出不同故障类型及不同损伤等级下的轴承故障,整体识别率达99%。; 关键词风电机组故障诊断轴承特征提取信号处理经验小波变换核极限学习机; Keywords wind turbines fault detection bearing feature extraction signal processing Empirical wavelet transform Kernel extreme learning machine; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于第二代小波变换的电力设备图像特征提取被引量：8: 3; 作者郑军诸静; 机构浙江大学电气工程学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期98-102,共5页; 文摘给出了第二代小波用于图像信号突变 (瞬态 )特征提取的算法 ,即通过第二代小波变换提取出图像中的局部突变特征 ,并与第一代小波变换进行了比较 ,分析其优点与不足。在实际应用中 ,将该算法用于电力系统高压绝缘子裂纹故障图像的特征提取 ,结果表明该方法具有算法简单、运行速度快、小波构造简单等优点。; 关键词第二代小波小波变换特征提取信号检测; Keywords second generation wavelet,wavelet transform,feature extraction,signal detection; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别被引量：5: 4; 作者姜洪开窦丹丹何正嘉; 机构西北工业大学航空学院西安交通大学机械工程学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期93-96,共4页; 基金国家自然科学基金(50975231 51075331)资助; 文摘文章针对强噪声背景下液压系统压力超声检测回波信号特征识别问题,构造了一种识别该类信号时域特征的自适应第二代小波方法。该方法以第二代小波为基础,以超声回波信号的峭度大小为目标函数,选择每层自适应匹配超声回波信号特征的第二代小波预测器和更新器,利用选择的预测器和更新器对信号进行预测和更新运算;根据每层自适应第二代小波分解的超声回波信号噪声水平,选取自适应匹配超声回波信号噪声特点的降噪阈值,对信号进行降噪和恢复,提取信号时域特征。该方法成功地准确识别出超声回波信号回波至点的时刻和时间间隔特征信息。结果表明,第二代小波自适应阈值方法对强噪声背景下超声回波信号特征的识别效果优于经典小波方法。; 关键词适应第二代小波超声回波信号特征识别; Keywords feature extraction, wavelet transforms, adaptive second generation wavelet, ultrasonic echo signal,hydraulic system; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Morlet小波变换的信号去噪及在轴承状态监测中的应用被引量：7: 5; 作者马伦康建设赵春宇吕雷; 机构军械工程学院装备指挥与管理系白城兵器试验中心 [; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2014年第9期1345-1349,共5页; 文摘为在强噪声背景下利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势,提出一种基于Morlet小波变换和时域特征参数提取相结合的轴承状态监测方法。通过引入谱峭度评估Morlet小波滤波的去噪效果,再从信号滤波结果构建的组合信息中提取时域特征参数。对轴承全寿命数据的应用结果表明,特征参数的变化趋势能够监测轴承状态的劣化过程,伴随的早期故障检测可以提高轴承使用的安全性。; 关键词 Morlet小波变换信号去噪轴承状态监测时域特征参数; Keywords bearings（machine parts） case based reasoning condition monitoring efficiency fault detection feature extraction mean square error monitoring Morlet wavelet transform signal de-noising timedomain feature parameters wavelet transforms; 分类号 TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用DSP与小波变换实现声信号单目标识别被引量：3: 6; 作者王红亮杨琛; 机构中北大学电子测试技术国家重点实验室; 出处《电光与控制》北大核心 2008年第5期59-62,共4页; 基金国家自然科学基金(50535030); 文摘采用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件,辅以必要的外围电路实现声信号的采集、处理、特征提取及目标识别。根据典型目标声信号的特性,运用小波变换理论对其进行阈值滤波处理;利用小波分析能够反映信号时域和频域局部特性的优点,采用小波变换实现子空间能量特征提取;实现了声信号的快速处理与识别。将此系统应用于典型的车辆目标进行识别,取得了满意的识别效果。; 关键词目标识别声探测技术数字信号处理器小波变换特征提取; Keywords target recognition acoustic detection digital signal processor wavelet transform feature extraction; 分类号 V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	用小波变换和有效值算法实现电压凹陷的准确测量	刘连光贾文双肖湘宁张宇	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2003	20	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于AEWT-KELM的风电机组轴承故障诊断策略	齐咏生单成成高胜利刘利强董朝轶	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于第二代小波变换的电力设备图像特征提取	郑军诸静	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2003	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别	姜洪开窦丹丹何正嘉	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Morlet小波变换的信号去噪及在轴承状态监测中的应用	马伦康建设赵春宇吕雷	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2014	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	采用DSP与小波变换实现声信号单目标识别	王红亮杨琛	《电光与控制》北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料