导读:本文包含了第二代小波熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:探地雷达,自适应小波配点法,多尺度,第二代小波
第二代小波熵论文文献综述
冯德山,王珣[1]（2018）在《自适应多尺度第二代小波配点法探地雷达数值模拟》一文中研究指出基于第二代小波变换的提升方案构造了插值小波,将雷达波场函数进行了二维小波变换,得到所有尺度上与计算网格相联系的小波系数和尺度系数.对所有尺度上的小波系数进行分析,根据解的局部性与小波系数阈值的控制,实现网格压缩和配点的自适应调节.保留大于给定阈值的小波系数及对应网格点,令小于给定阈值的小波系数为零,并舍弃其对应网格点.达到光滑区域采用较少的计算网格点,在奇异性较大的区域采用较多的计算网格点的目的.通过对自适应网格进行邻域校正、重构检查等附加修正,推导了场值更新的显式时间迭代方案.最后,以均匀、阶梯与复杂叁个典型GPR模型为例,与常规数值计算结果对比表明:自适应小波配点法(AWCM)利用第二代小波的多尺度分解和快速变换的特点,可以使计算网格随着时间步适应解的移动和变化,允许计算资源更有效地使用,具有高压缩率,达到跟踪奇异性的目的,特别适合于探地雷达正演中波传问题的模拟.(本文来源于《地球物理学报》期刊2018年09期）
赵洁[2]（2017）在《基于第二代小波分析的汽轮机组故障诊断研究》一文中研究指出汽轮机组是电力系统中最重要的大型旋转机械设备,因其故障率高,诊断难度大,其运行状态的监测和故障诊断研究一直是工业故障诊断领域的研究热点。滚动轴承是汽轮机的核心零部件之一,也是故障率高发的部件,其工作状态是否正常直接关系到整台设备的性能,甚至影响整个电力系统的安全稳定。因此,本文以滚动轴承的状态监测与诊断为主要研究目标,从轴承振动信号特征提取入手,进行了一系列的研究工作。主要内容如下:1分析了汽轮机组转子和滚动轴承的振动机理,对诊断信息获取、故障特征提取和故障模式识别等方面的研究现状进行了阐述。2提出基于第二代小波分析的滚动轴承故障诊断方法。为解决分解信号的频率混迭问题,提出了基于尺度变换的冗余插值第二代小波能量特征提取方法,并采用希尔伯特振动分解方法对故障进行初步诊断。实验结果表明,该方法可准确提取故障特征频率并定位,避免了频率混迭。3为提高滚动轴承故障分类的准确率,本文提出了改进BP结合Elman神经网络的轴承故障诊断算法。算法首先采用BP网路对敏感特征量进行训练,有效降低了特征训练的计算复杂度;然后采用Elman神经网络对轴承不同损伤程度下的故障信号进行预测。实验结果表明,改进的BP和Elman神经网络的诊断方法可有效用于汽轮机组滚动轴承的故障诊断及前期故障预测,正确率较高。(本文来源于《天津理工大学》期刊2017-02-01）
谈波[3]（2016）在《基于第二代小波变换的算术编码研究》一文中研究指出随着因特网技术的快速发展与计算机应用的普及,多媒体通信、数字音频视频广播等各类实际应用对信息数据存储与传输的要求不断提高,因特网和多媒体的应用与发展所面临的主要问题就是对庞大图像信息数据的存储、表示和传输.小波变换技术拥有适应人类视觉系统的特性以及可以有效的定位空间频率,成为了图像压缩编码领域的重点研究对象.本文介绍了第二代小波变换的算法内容,提出了基于第二代小波变换处理图像后,再进行算术编码的算法研究.通过Visual C++6.0进行编程实验这个算法.实验表明:第二代小波变换五层分解最佳,变换后的算术编码算法压缩比有所提高.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
杨学良[4]（2015）在《基于第二代小波和多分类器融合的感应电机故障诊断》一文中研究指出感应电机作为生产系统中的重要组成部分,在国民经济中占有举足轻重的地位,它是当今用于驱动各种机械和工业设备的最主要装置,其广泛应用于机床、起重卷扬设备、矿山设备等,几乎渗透到了各行各业。然而,一旦电机发生故障,将会影响生产设备的整体性能,耽误生产效率,拖延产品交付,造成经济损失,严重时甚至会造成灾难性的事故。因此,为了满足现代工业对产品质量、产量、生产安排的灵活性等日益增长的需求,研究感应电机的状态检测与故障诊断技术,对于保障生产系统的安全运行和减少生产损失具有重要的意义,且已成为当前科技和工业发展的重要研究课题之一。感应电机发生故障位置多,故障现象复杂,需要科学有效的方法对电机运行时产生的大量的非平稳信号进行分析,从而对电机的故障状况进行判断。近年来迅速发展的非平稳信号处理方法和信息融合技术为感应电机状态检测与故障诊断提供了切实有效的研究思路。本文着重研究了融合第二代小波变换、特征降维和多分类器集成的感应电机故障诊断技术和实现方法,主要工作和研究成果归纳如下：(1)介绍了小波分析的基本理论和二代小波变换方法,并且针对二代小波存在的频率混迭和无法自适应匹配信号局部特征的问题,提出了一种自适应的冗余二代小波变换,根据信号本身的特点自适应地对其进行二代小波变换分解。(2)研究了感应电机在故障状态下定子电流和振动信号中所隐含的故障频率特性,并利用自适应冗余二代小波变换对信号进行处理及特征提取。研究了高维特征降维方法并在介绍几种常见的特征选取方法基础上,着重研究了基于流形学习的多类特征选择算法(Multiple Class Feature Selection, MCFS),利用MCFS算法去除特征矢量中冗余的多余特征。(3)研究基于多分类器集成的感应电机故障诊断方法,通过对电机定子电流信号和振动信号提取出来的特征综合处理和协同分析,构造了自适应权重投票的多分类器融合算法：分别构造分类器,得到每个分类器的故障分类结果后,对测试样本和训练样本进行聚类分析,根据聚类结果针对每一测试样本调整各分类器的权重,从而组合决策出测试样本的故障类型。(4)实验验证了融合二代小波变换、特征降维和多分类器集成的感应电机故障诊断方法的可行性和有效性；将特征降维前后的特征矢量输入分类器,对结果进行对比,以验证MCFS特征选择算法对感应电机故障分类效果的提升效果；对于本文提出的自适应权重多分类器融合方法,实验中设计了一种分类器多种特征、多种分类器一种特征、多种分类器多种特征叁种融合方式,分别得到融合结果。实验结果显示,本文所提出的融合二代小波变换、特征降维和多分类器集成的感应电机故障诊断方法能够有效的提升诊断的效果。(本文来源于《东南大学》期刊2015-05-01）
张旭,庞成成,魏幼平[5]（2015）在《基于第二代小波变换的矿井低压电网的谐波检测分析》一文中研究指出针对煤矿井下谐波检测中存在的问题,设计一种基于冗余第二代小波分解的煤矿井下电网谐波检测的方法与治理方案。以煤矿井下低压电网为基础,利用Matlab仿真软件建立含有奇次谐波和噪声的谐波,分别用多种提升小波分解,找出最适合的提升小波方法,然后用冗余第二代小波变换分析电网谐波。该方法对井下谐波的快速检测更适应矿井电网的需求,且效果好,能确保井下电网的安全生产。(本文来源于《煤矿机电》期刊2015年01期）
王旱祥,刘延鑫,丁国栋[6]（2014）在《基于第二代小波的杆、梁单元构造研究》一文中研究指出针对第二代小波尺度函数无显式表达式的缺点,提出采用PsdVoigt2函数进行拟合的方法,根据小波有限元及第二代小波理论,利用第二代小波尺度函数取代传统有限元多项式插值函数,通过转换矩阵将小波插值系数转换到物理空间,构造出形函数,并利用该方法构造一系列杆、梁单元。通过不同算例对构造的第二代小波杆、梁单元进行精度验证。计算结果表明,构造的第二代小波单元在求解变形和应变时精度较高,丰富了小波有限元单元库。(本文来源于《中国石油大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
曹满亮,卢昆鹏[7]（2014）在《基于PNN和第二代小波熵的智能故障诊断研究》一文中研究指出本文结合转管自动机运动循环过程和振动信号的非线性短时冲击特性,提出了截取振动信号中有用信息进行第二代小波分析,在此基础上提取第二代小波熵,并把其作为特征向量应用概率神经网络对转管自动机进行故障模式识别,实现了对实际射击信号的转管自动机故障诊断,从而验证了该方法的有效性。(本文来源于《可编程控制器与工厂自动化》期刊2014年10期）
罗荣,田福庆,冯昌林,李万[8]（2014）在《改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用》一文中研究指出针对冗余第二代小波包分解存在频带错位与误差积累缺陷,分析了其产生的原因,研究了相应的消除算法,并将频带错位与误差积累消除算法融合,提出了一种改进的冗余第二代小波包变换.该变换既避免了冗余第二代小波包变换中存在的频带错位缺陷,又消除了误差积累缺陷,非常适合于机械故障信号的预处理,并成功应用于直升机齿轮箱故障诊断中.应用结果表明:相比于冗余第二代小波包变换与第二代小波包变换,改进的冗余第二代小波包能实现对信号无频带错位、无误差积累、无频率折迭地分解,能更准确有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下故障特征信息.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
史斐娜,刘广璞[9]（2014）在《基于冗余第二代小波变换的齿轮箱故障诊断》一文中研究指出为了避免传统小波变换在进行信号特征提取时,过分依赖于小波基的选择,引入了冗余第二代小波变换。对不同层的原始预测器和更新器进行插值补零运算,得出对应层的冗余预测器和更新器。然后利用新的冗余预测器和更新器对原始信号进行分解,使得分解的高频信号和低频信号的长度与原始信号长度相等。对齿轮箱故障特征提取表明,冗余第二代小波变换优于其他小波变换方法,能够比较理想地提取出齿轮箱的故障特征。(本文来源于《煤矿机械》期刊2014年05期）
王婿[10]（2014）在《基于第二代小波的在线动平衡中振动信号处理方法的研究》一文中研究指出在数控机床电主轴测试系统中,需要从采集的振动信号中提取动不平衡量对不平衡的电主轴进行质量补偿。通过测振传感器采集得到的动不平衡振动信号往往受到噪声严重的污染,特别是当不平衡量很小时,振动信号的信噪比差,会导致动平衡的测试精度及稳定性降低。因此针对微弱周期振动信号进行消噪处理是从强噪声干扰的振动信号中提取特征信号的有效手段。本文分析了由转子不平衡引起的振动信号的特征,构造了振动信号的数学模型。文中研究了第二代小波变换和第二代小波包的频率混迭问题,详细阐述了无频率混迭现象的自适应冗余第二代小波的构造方法。针对该方法中存在的传统阈值函数造成小波系数不连续或恒定偏差的问题,引入双变量改进阈值函数,提出了一种改进的基于自适应冗余第二代小波的振动信号消噪方法,并结合互相关分析对仿真信号进行消噪,提取动不平衡信号特征值,验证了双变量改进阈值函数给消噪效果带来的改进。针对第二代小波包存在的频率混迭问题,提出了改进的第二代小波包算法：置零小波包分解中近似系数不满足采样定理的频率成分和细节系数中混入的相邻子带的频率成分同时移频细节系数中剩下的频率成分,并恢复移频小波包重构过程中的细节系数。通过仿真实验对比分析,验证了改进的第二代小波包算法能很好的保留原信号的特征并且有效的去除噪声,有助于普罗尼算法更加准确的提取动不平衡信号的频率和相位。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2014-04-01）
第二代小波熵论文开题报告
（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：
汽轮机组是电力系统中最重要的大型旋转机械设备,因其故障率高,诊断难度大,其运行状态的监测和故障诊断研究一直是工业故障诊断领域的研究热点。滚动轴承是汽轮机的核心零部件之一,也是故障率高发的部件,其工作状态是否正常直接关系到整台设备的性能,甚至影响整个电力系统的安全稳定。因此,本文以滚动轴承的状态监测与诊断为主要研究目标,从轴承振动信号特征提取入手,进行了一系列的研究工作。主要内容如下:1分析了汽轮机组转子和滚动轴承的振动机理,对诊断信息获取、故障特征提取和故障模式识别等方面的研究现状进行了阐述。2提出基于第二代小波分析的滚动轴承故障诊断方法。为解决分解信号的频率混迭问题,提出了基于尺度变换的冗余插值第二代小波能量特征提取方法,并采用希尔伯特振动分解方法对故障进行初步诊断。实验结果表明,该方法可准确提取故障特征频率并定位,避免了频率混迭。3为提高滚动轴承故障分类的准确率,本文提出了改进BP结合Elman神经网络的轴承故障诊断算法。算法首先采用BP网路对敏感特征量进行训练,有效降低了特征训练的计算复杂度;然后采用Elman神经网络对轴承不同损伤程度下的故障信号进行预测。实验结果表明,改进的BP和Elman神经网络的诊断方法可有效用于汽轮机组滚动轴承的故障诊断及前期故障预测,正确率较高。
（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。
第二代小波熵论文参考文献
[1].冯德山,王珣.自适应多尺度第二代小波配点法探地雷达数值模拟[J].地球物理学报.2018
[2].赵洁.基于第二代小波分析的汽轮机组故障诊断研究[D].天津理工大学.2017
[3].谈波.基于第二代小波变换的算术编码研究[J].赤峰学院学报(自然科学版).2016
[4].杨学良.基于第二代小波和多分类器融合的感应电机故障诊断[D].东南大学.2015
[5].张旭,庞成成,魏幼平.基于第二代小波变换的矿井低压电网的谐波检测分析[J].煤矿机电.2015
[6].王旱祥,刘延鑫,丁国栋.基于第二代小波的杆、梁单元构造研究[J].中国石油大学学报(自然科学版).2014
[7].曹满亮,卢昆鹏.基于PNN和第二代小波熵的智能故障诊断研究[J].可编程控制器与工厂自动化.2014
[8].罗荣,田福庆,冯昌林,李万.改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用[J].华中科技大学学报(自然科学版).2014
[9].史斐娜,刘广璞.基于冗余第二代小波变换的齿轮箱故障诊断[J].煤矿机械.2014
[10].王婿.基于第二代小波的在线动平衡中振动信号处理方法的研究[D].合肥工业大学.2014