导读:本文包含了谐波小波包论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:滚动轴承,故障诊断,谐波小波包,改进的自适应遗传算法
谐波小波包论文文献综述
吕维宗,王海瑞,舒捷[1]（2019）在《基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量,再把特征值输入支持向量机(SVM)模型中训练并对核函数和惩罚系数进行优化。用自适应支持向量机构建从特征向量到故障类型间的对应,从而完成滚动轴承故障的诊断。该方法能高效准确地诊断出故障类型且有实用价值。通过与GA-SVM及AGA-SVM对比,证明此方法在故障诊断领域中的卓越性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
安欣,王宏昊,房国志,孙慧[2]（2019）在《基于FFT与小波包的暂态谐波有功功率计量方法》一文中研究指出本文结合FFT与小波包变换的优点,对电网暂态谐波提出了一种有功功率计量新方法。通过FFT变换快速定位谐波分量频率分布,利用小波包降低计算量。最后,根据小波包在不同频段的重构波形,计算有功功率。结果显示,此方法运算量少,谐波检测快等优点。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年24期）
武宗方,刘毅力,马龙涛,梁继国[3]（2019）在《基于小波包变换与FFT相结合的电网谐波检测方法》一文中研究指出针对电网中存在的稳态以及暂态谐波污染,提出了小波包变换与快速傅里叶变换相结合的检测方法。通过小波包变换,把系统中的谐波信号分解到各对应的频带当中,依据所得频带的波形来确定谐波扰动发生的起止时刻,并结合快速傅里叶变换突出的幅频分析能力,确定系统谐波的相位、幅值、频率以及谐波的时域信息。通过仿真验证了方法的可行性,同时表明方法可以准确对稳态以及暂态谐波信号中的时频特性进行分析。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年02期）
王玉梅,耿世瑜,王乐乐,任保轩[4]（2018）在《基于加窗FFT与小波包变换融合的矿井谐波检测法》一文中研究指出针对目前谐波检测方法存在频谱泄露、栅栏现象、运算量大、实时性差等缺点,提出基于加窗快速傅里叶变换与小波包变换融合的检测方法,利用加窗快速傅里叶变换优秀的幅频特性,精确检测出谐波成分,并结合小波包变换良好的时频特性,快速且有选择地提取出所需检测的谐波分量。根据矿井供电系统的用电设备产生的谐波特点,构建模型,采用Matlab软件进行仿真。结果表明,该方法实用有效,实时性强。(本文来源于《测控技术》期刊2018年05期）
肖厦颖,李开成,王凌云,孟庆旭,蔡得龙[5]（2017）在《一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法》一文中研究指出非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混迭对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2017年24期）
唐忠,焦婷[6]（2016）在《基于小波包变换的电力系统谐波分析》一文中研究指出由于新能源的广泛应用和电力电子设备的迅速增长,电力系统谐波越来越被关注,精确有效的谐波分析方法研究具有实际意义。基于小波包变换的良好局部性,小波包变换广泛应用于谐波分析,重点分析了小波函数的选取和分解层数的确定。通过仿真,得到了基于小波包变换谐波分析方法的最优小波函数与分解层数:选用小波函数sym35对谐波信号进行5层分解,得到的谐波分析结果通常是比较理想的。(本文来源于《电测与仪表》期刊2016年18期）
陈勇[7]（2016）在《基于滑窗迭代DFT和小波包分析的谐波检测方法研究》一文中研究指出近些年来,随着各种电子设备连接到电力系统中,造成谐波源急剧出现,发生故障更加频仍,承受噪声污染趋于严重。噪声和谐波的存在干扰了系统的正常运转,造成电能质量剧烈恶化。处理电力谐波问题,第一步要做的便是将谐波作检测和分析,而对谐波进行分析,就必须先对电力信号作去噪预处理来改善检测精度。所以,精准地谐波检测分析能够用作处理谐波问题的优良的前提,对改善电能质量具有重要意义。本课题先简要概述了电力谐波的背景和概念,谐波的危害以及当前的几种谐波检测方法和前进方向；阐述了电力谐波的定义,来源以及特性,并举出了电力谐波的典型波形,简要说明了谐波含量分析原理及相关标准。其次研究了电力信号去噪预处理方法,探讨了经验模态分析(EMD),小波分析去噪预处理的原理和优缺点,将这二种方法的优点结合起来,给出了一种基于EMD-小波的电力信号预处理方法。讨论了EMD分解原理,小波去噪预处理的理论和相关参数的选取。通过Matlab仿真,分别用EMD,小波和EMD-小波叁种方法对Matlab库中的电力信号(leleccum信号)和构建的含噪理想电力信号进行去噪预处理,并以信噪比和均方差作为参数,比较这叁种方法的去噪效果,说明了EMD-小波方法在电力信号去噪预处理过程中的有效性,为下面进行谐波成分的检测分析做了前提准备。再次探究了电力谐波信号的成分分析方法,此为本文研究的重点内容。当前的谐波分析方法主要分为二种,一种为先求出基波,在得到其他各次谐波；一种为直接对电力谐波信号作分析处理,一步得出基波和各次谐波。本文研究了傅里叶分析,滑窗迭代DFT,小波分析以及小波包分析方法的理论及特性,结合它们的优缺点,将第一种中的滑窗迭代DFT方法和第二种中的小波包分析方法组合起来,给出一种基于滑窗迭代DFT和小波包分析的组合检测方法。通过Matlab仿真,分别用傅里叶分析方法,滑窗迭代DFT方法,滑窗迭代DFT-小波分析方法和滑窗迭代DFT-小波包分析方法对构建的稳态和非稳态谐波信号检测分析。结果表明,EMD-小波方法在电力信号去噪预处理过程中,信噪比和均方差参数值均比较好,可以作为预处理环节中的一种参考方法；滑窗迭代DFT-小波包组合分析方法先用滑窗迭代DFT方法把基波和谐波区分开来,而小波包分析方法可以继续将和谐波信号中残留基波和各次谐波提取出,且该组合分析方法在时频域内都有比较好的信号特性,能同时对稳态和非稳态谐波信号作检测分析处理,可以作为谐波分析环节中的一种参考方法。(本文来源于《安徽工程大学》期刊2016-06-01）
彭祖群[8]（2016）在《基于改进小波包逆变器谐波分析与检测的研究》一文中研究指出随着电器产品功能逐步强大,产品配备电机和逆变器的机会越来越多。逆变器作为交流电机调速系统中的核心环节,其输出电流/电压谐波含量直接影响电机转动质量。在交流电机系统中,谐波电流/电压占基波电流/电压的比重虽然不大,但会导致附加损耗变大、总效率降低、产生波动转矩、增大电机噪声等危害。因此,分析与检测逆变器谐波具有重要的意义。本文在概述傅立叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换(HHT)等逆变器系统谐波分析方法的基础上,对这几种方法进行了仿真。通过仿真后的比较,可以看出小波变换在分析逆变器谐波上具有优势。但是,小波变换存在着对信号的高频部分不能继续细分的不足,而小波包恰好能弥补这样的不足。在小波包中,小波包基的选择和频率混迭又成为新的问题。因此本文提出了一种改进小波包逆变器谐波分析方法。该方法主要从减少频率混迭、最佳小波包基、最优二叉树等叁个方面设计实现。其中,减少频率混迭是先推导出小波滤波器产生的多余频率,在不影响小波包分解和重构的前提下,设计滤掉小波滤波器所带来的多余频率的滤波器,以减少小波包频率混迭的问题；最佳小波包基是在“最优尺度量准则”下进行改进小波包的分解运算；最优二叉树是用来选择重构的信号,可以去掉多余的冗余信息。通过仿真看出,与传统的小波包相比,改进小波包在重构高次谐波信号时有较高的准确性,同时也使频率混迭的问题得到了很大的改善。为了说明改进小波包在谐波检测中的优势,本文搭建了两个谐波检测平台：利用LabVIEW本身构建的谐波检测平台和利用LabVIEW与Matlab组合构建的基于改进小波包的谐波检测平台。将两者同时输入设计的仿真信号后,基于改进小波包的谐波检测平台更为准确地显示了各次谐波。此外,为了说明改进小波包在逆变器谐波检测的适用性,本文把Simulink电机仿真模型中逆变器输出的电流信号导入LabVIEW中,用改进小波包谐波检测平台检测该信号谐波。结果表明该算法在逆变器谐波检测中具有很好的应用价值。(本文来源于《广东工业大学》期刊2016-05-01）
徐宇飞,吕红芳,杨阳[9]（2016）在《基于加Blackman窗FFT和db44小波包变换的综合电力系统谐波分析》一文中研究指出传统的傅里叶变换(FFT)主要适用于平稳信号的分析,确定信号的幅值和频率,但会丢失信号的局部信息,而小波包变换虽然可以准确得到信号局部细节的信息,但其分析精度不及傅里叶变换。将高分析精度的傅里叶变换和可以准确得到信号局部细节信息的小波包变换结合,提出结合两者优点的谐波分析方法。对平稳信号采用加Blackman窗傅里叶变换进行分析,得到信号的频率和幅值。对暂态信号采用db44小波包变换进行分解分析,得到信号局部细节的信息。通过MATLAB仿真结果表明,该方法可以准确分析电力系统中的稳态谐波并准确定位暂态谐波。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2016年01期）
韩志军,王志远,孙晓云,李伟芳[10]（2016）在《基于谐波小波包的锚杆长度检测方法》一文中研究指出应力波反射法检测锚杆质量时,锚杆的长度参数是评价其质量问题的重要指标,但由于人为因素、仪器自身和外界环境的干扰,采集到的信号含有大量噪声,使得首波时刻和反射波时刻的确定产生偏差,进而使得锚杆长度的计算有很大误差。针对锚杆信号存在的噪声问题,本文提出一种谐波小波包变换的方法来消除信号的噪声,以此来提高锚杆长度计算的准确性。为了说明算法的可行性和方便信号的分析,本文选取裸锚杆来进行数据采集。与传统的小波去噪方法相比较,该方法的检测精度有了较大提高。(本文来源于《燕山大学学报》期刊2016年01期）
谐波小波包论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文结合FFT与小波包变换的优点,对电网暂态谐波提出了一种有功功率计量新方法。通过FFT变换快速定位谐波分量频率分布,利用小波包降低计算量。最后,根据小波包在不同频段的重构波形,计算有功功率。结果显示,此方法运算量少,谐波检测快等优点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
谐波小波包论文参考文献
[1].吕维宗,王海瑞,舒捷.基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断[J].计算机应用与软件.2019
[2].安欣,王宏昊,房国志,孙慧.基于FFT与小波包的暂态谐波有功功率计量方法[J].科学技术创新.2019
[3].武宗方,刘毅力,马龙涛,梁继国.基于小波包变换与FFT相结合的电网谐波检测方法[J].电气自动化.2019
[4].王玉梅,耿世瑜,王乐乐,任保轩.基于加窗FFT与小波包变换融合的矿井谐波检测法[J].测控技术.2018
[5].肖厦颖,李开成,王凌云,孟庆旭,蔡得龙.一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法[J].电测与仪表.2017
[6].唐忠,焦婷.基于小波包变换的电力系统谐波分析[J].电测与仪表.2016
[7].陈勇.基于滑窗迭代DFT和小波包分析的谐波检测方法研究[D].安徽工程大学.2016
[8].彭祖群.基于改进小波包逆变器谐波分析与检测的研究[D].广东工业大学.2016
[9].徐宇飞,吕红芳,杨阳.基于加Blackman窗FFT和db44小波包变换的综合电力系统谐波分析[J].计算技术与自动化.2016
[10].韩志军,王志远,孙晓云,李伟芳.基于谐波小波包的锚杆长度检测方法[J].燕山大学学报.2016
标签：滚动轴承; 故障诊断; 谐波小波包; 改进的自适应遗传算法;