导读:本文包含了小波理论论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,理论,输送机,极大值,堆垛,减速器,神经网络。
小波理论论文文献综述
张慧,刘馥,于文强[1]（2019）在《利用小波理论诊断冶炼车间设备轴承故障的研究》一文中研究指出本文主要研究了冶炼车间设备轴承故障的诊断,提出基于小波理论改进参数优化方法,并将其应用于对轴承内圈损伤、滚动元件损伤和外圈损伤的智能识别中,进而实现冶炼车间设备轴承故障类型诊断的自动化,提高故障的诊断率。实验结果表明:该方法能够自动优化参数,对设备轴承的单一故障类型做到有效识别,因此该方法具有一定的可靠性。(本文来源于《中国金属通报》期刊2019年09期）
岳庆石[2]（2019）在《基于小波理论与数控技术对刮板输送机故障自动化诊断研究》一文中研究指出基于小波理论和数控技术原理,利用小波理论并结合数控技术对刮板输送机减速器、轴承等故障诊断进行了实验研究,试验结果表明,根据小波诊断的谱谱能够精准确定故障类型、位置及程度。该自动诊断技术在西山煤电马兰矿综采工作面刮板输送机故障诊断中的应用表明,诊断精准性高,时效性强,降低了维修成本。(本文来源于《机械管理开发》期刊2019年08期）
张灵杰,缪勇,奚玲玲[3]（2019）在《基于小波理论的频带自适应故障选线法及其在船舶电网中的应用》一文中研究指出针对船舶电网小电流故障接地时的选线难题,结合船舶电网中性点的接地方式以及拓扑结构特征,对故障接地的暂态过程进行深入分析,提出一种基于小波理论的暂态分量故障选线方法,检测零序电压信号的奇异性及突变点的时间信息,提取故障发生时刻前后各一周期的故障信号作为启动选线程序的引导条件,多尺度小波分解故障信号并自适应选择故障暂态特征信息最明显的频带分量进行小波重构,依照定义的能量因子计算各线路的暂态能量实现故障选线。最后的仿真计算验证了该方法具有较强的抗干扰能力,选线准确可靠。(本文来源于《船舶工程》期刊2019年S2期）
李宾宾,柯艳国,田宇,程登峰,罗沙[4]（2019）在《基于小波包理论的高压断路器机械状态检测》一文中研究指出为有效地检测高压断路器的机械状态,文章基于小波包理论,对高压断路器分合闸过程中的振动信号进行了详细分析。首先选取合理小波基,将测试得到的高压断路器分合闸过程中的振动信号进行3层小波包分解,提取第3层各节点重构信号的能量谱;然后根据能量谱定义并计算不同工况下的能量变化指数并进行比较,从而实现对高压断路器的状态检测。对实验室断路器样机正常和2种典型故障下的振动信号进行分析,结果显示故障情况下的能量分布情况相比于正常情况发生了较为明显的变化,同时每种故障下能量变化指数的变化区间均不相同,从而证明了该方法检测高压断路器机械故障的正确性和有效性,为现场应用提供了理论依据。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年07期）
张融森[5]（2019）在《基于小波理论的堆垛机模态参数识别及其结构优化》一文中研究指出单立柱堆垛机因其具有结构简单、巷道占宽小、故障率低等优点被广泛地应用于自动化立体仓库中,但由于其强度与刚度较差,影响了其工作性能。因此研究分析影响堆垛机的工作性能的因素并对其关键部件进行结构优化以期改善其动静态特性具有十分重要的意义。本文以解放军某研究所自动化仓储中的单立柱堆垛机为研究对象,借助有限元分析软件,分析了改变立柱结构方式对立柱根部应力与顶端挠度和对堆垛机固有频率与振型的影响,以优化堆垛机立柱结构以改善堆垛机的动静态性能。为此,论文进行了以下研究:(1)基于理论计算,分析了堆垛机在加速过程中各质量单元的重力和惯性力对立柱顶端挠度的影响。研究表明,堆垛机的加速度是影响立柱顶端挠度的主要因素;同时也分析了堆垛机立柱的压杆稳定性;基于振动理论,对简化后的堆垛机固有频率进行了计算,并搭建了立柱振动仿真模型,分析了堆垛机在加减速过程中立柱的振动特性。(2)基本小波理论,设计了基于小波变换的堆垛机模态参数识别算法,通过对一个五自由度系统的自由响应信号实现了对其模态参数识别,结果证明了所设计的模态参数识别方法的有效性和准确性。重点分析了 Morlet小波带宽参数和中心频率对系统模态参数识别精度的影响,采用全因素法对Morlet小波带宽参数和中心频率进行了优化。采用优化后的算法实现了堆垛机在运行状态下的模态参数进行了识别。分析结果表明,堆垛机的低阶模态频率较低。为提高堆垛机的工作稳定性,有必要对现有的堆垛机进行结构优化。(3)通过对简化后的堆垛机模型的静力学分析与模态分析,针对堆垛机动静态特性较差的问题,研究了影响堆垛机动静态特性的因素。基于此,提出了改善堆垛机动静态特性的方法:通过在立柱内腔加筋方式可有效改善堆垛机的静态特性,通过在立柱侧壁开孔方式可显着改善堆垛机的动态特性。(4)基于以上分析,提出了堆垛机立柱结构的优化方案。通过对比分析不同加筋方式对堆垛机立柱根部应力和顶端挠度的影响,选用加井字型筋来改善堆垛机的静态特性。基于最优的加筋方式,对比分析了不同开孔方式对堆垛机各阶固有频率与振型的影响,选择开方形孔方式来改善堆垛机的动态特性。研究分析表明,采用加井字型筋和开方孔的组合优化方式对堆垛机的立柱结构进行优化,可使立柱根部应力与顶端挠度大大降低,同时使堆垛机的低阶固有频率得到了显着提高。研究证明了本文提出的对堆垛机立柱结构的优化方法能有效改善堆垛机的动静态特性,进而提高堆垛机的运行平稳性。研究成果将为堆垛机的结构设计优化提供理论参考。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
肖雅文[6]（2019）在《基于改进小波理论的变压器差动保护》一文中研究指出电力系统由发电、变电、输电、配电和用户五个有机整体组成。电力变压器在电力系统中是一个至关重要的电气元件。如果电力变压器发生故障,就会严重影响电力系统的安全运行和可靠供电。因此,为了确保电力变压器的安全运行,不让事故持续扩大,给电力变压器装设继电保护装置是确有必要的。差动保护的构成原理是基于对电力变压器各侧电流的大小和相位的比较,而这种比较会受到电力变压器各侧电流互感器以及诸多因素影响。电力变压器在正常工作运行和遭受外部故障时,电力变压器差动保护回路中存在的不平衡电流让差动保护在不利的条件下正常工作。为了电力变压器差动保护产生正确的灵敏动作得到保障,就有必要深入分析差动保护回路中不平衡电流的产生原因,改良电力变压器的差动保护。本文基于小波理论,对电力变压器的差动保护进行改进,展开了以下工作。首先,本文对电力变压器的工作运行状态进行了分析,全方位了解电力变压器在不正常运行或故障运行状态下的作用。本文论述了电力变压器的磁饱和特性对电力变压器励磁涌流的识别进行了研究,包括产生原理、特点及其影响因素;从不同的角度对比了现有的励磁涌流识别方法。对二次谐波、间断角原理、波形对称原理、小波变换、神经网络等典型方法进行了分析与评价,研究了电力变压器差动保护的基本原理以及防止电力变压器差动保护误动的措施。其次,通过分析励磁涌流特性,判断其与故障电流的差异,运用MATLAB软件为励磁涌流和故障电流分别搭建变压器仿真模型,对变压器的各种状态进行了仿真分析。根据小波强大的时频局部处理能力,对小波变换理论进行了分析,对励磁涌流以及各种故障电流采用db4离散小波变换。仿真分析表明,该变换能够正确反映电力变压器不同励磁涌流的状态,同时能为进一步研究提供了数据支撑。最后,本文提出了基于小波变换理论来改进电力变压器差动保护的方法。对各种电流进行小波变换后的高频分量的小波系数特征进行分析,使用基于极限学习机的分类算法对励磁电流进行识别。仿真结果表明,该识别提出的分类算法收敛速度快,识别精确。(本文来源于《湖南工业大学》期刊2019-06-06）
李一凡[7]（2019）在《四元数小波变换理论及其在图像质量评价中的应用研究》一文中研究指出图像是人类获取信息的重要载体,承担了传递信息的重要任务。而一幅高质量的图像在压缩、传输、解压等的过程中,可能会遭受信息损失,这种信息损失引起了图像失真。图像质量评价方法分为主观评价方法和客观评价方法。主观评价方法需要人眼直接观察图像,并给出结论。客观评价方法需要计算机通过算法模型评价图像质量。因为现实生活中图像数量巨大,失真情况复杂,人类的主观评价行为易受心理、生理、环境等多种因素的影响,度量指标难以保持公正,所以,研究客观的图像质量评价方法是当前的重要任务。本文研究了全参考平面混合失真图像质量评价和无参考立体图像质量评价方法,主要内容如下:(1)基于四元数小波变换的全参考混合失真图像质量评价。该方法首先使用四元数小波变换同时分解参考图像和失真图像,获取不同尺度的幅值和相位作为图像特征;然后计算特征的相似度;并且结合幅值、相位之间的依赖性和人眼对高幅值区域的关注,调整相似性度量以符合人眼视觉特性;最后获得整幅图像的质量得分。实验表明,本方法在混合失真图像库上的SROCC指标和PLCC指标超越了传统全参考度量。(2)基于四元数小波变换的无参考立体图像质量评价。立体图像与平面图像不同,具有左视图和右视图,且真实世界的两幅视图是极为相似的,该方法衡量左右视图的相似度,并利用人眼视觉特性获取单目图。随后对左视图、右视图、单目图进行亮度去均值对比度归一化操作,用广义高斯分布拟合归一化后的系数,提取自然场景统计特征,并且下采样图像再次提取特征,用支持向量回归模型训练样本,预测图像质量。该方法与人眼主观感受相一致。(3)基于多重感知和特征联合的无参考立体图像质量评价。提取立体图像的视差图、不确定性图、显着图和融合图,将多重视觉感知信息融入立体图像质量评价,并计算它们的统计特征。然后用四元数小波变换对图像进行多尺度分析,同时提取立体图像对的四元数小波域和空间域的自然场景统计特征,丰富特征的维度。最后使用XGBoost训练模型,获取立体图像的预测分数。实验表明,本文在LIVE 3D图像库上的客观评价指标超过了流行的立体图像质量评价方法,与人的主观评分具有主观一致性。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
白鹏飞[8]（2019）在《基于小波理论的刮板输送机传动部故障诊断研究》一文中研究指出轴承点腐蚀、疲劳、磨损、断裂失效等,为解决人工检测刮板输送机传动部故障难题,利用离散小波诊断刮板输送机传动部齿轮和轴承的故障。根据小波诊断的功率谱、能量谱、频率等对传动部的齿轮、轴承运行状态进行判断,不仅精准性高,时效性强,还为维修提供了便利。(本文来源于《机械管理开发》期刊2019年05期）
李靖超,钱迪,董春蕾[9]（2019）在《基于小波熵理论的决策树信号分类识别算法》一文中研究指出在信息理论的基础上有效提取信号的熵特征是信号特征提取的方式之一。在熵理论的基础上,提出了基于小波熵的特征提取算法,实现对频率调制信号的类内识别。设计决策树分类器,对不同信噪比下的4种待识别通信信号进行分类。仿真结果表明:基于小波熵理论的特征提取算法能够有效提取不同信号特征,并利用决策树分类器,通过设定阈值进行分类,识别率高,有利于信号的类内识别,具有广泛的应用价值。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2019年02期）
黄艺格[10]（2019）在《基于小波理论的心电特征提取算法研究》一文中研究指出生物医学中所用到的心电图(Electrocardiogram,ECG)中包含心跳速率(Heart Rate,HR)、波形趋势以及波群周期等重要特征,这些潜在信息能够辅助医生在治疗过程中适当调整手术方案。在ECG中有一类特殊的信号:胎儿心电(Fetal Electrocardiogram,FECG),由于其中存在孕妇心电信号(Maternal Electrocardiogram,MECG)和噪声的干扰,提取清晰的FECG成为一个难点,相应的特征提取比如R波定位和胎儿心率(Fetal Heart Rate,FHR)计算也增加了难度。本文提出一种从孕妇腹腔心电图中提取FECG的神经网络改进算法,并利用小波分析的特征提取改进算法对FECG进行R波检测和FHR计算,主要的研究内容如下所述:1、针对FECG中所含噪声的特殊性和差异性,本文进行了去噪预处理,对工频噪声、基线漂移和肌电噪声叁种不同的杂声采用了不同的抑制方法,使用梳状滤波器抑制工频噪声、中值滤波器抑制基线漂移、低通滤波器去除肌电噪声,实验证明将不同的干扰信号分开处理可以得到更好的去噪效果。2、针对传统神经网络算法采用的梯度下降法导致的计算时间长、容易落入局部极小值等缺点,本文提出将列文伯格(Levenberg-Marquard,LM)算法结合后向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)从MECG中提取FECG的算法。将LM-BPNN应用于模拟数据和临床数据中,均方误差(Mean Square Error,MSE)和信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)等指标明显优于其余改进BPNN算法,在可视性效果、精度和速度方面也有相当大的优势。3、提出了基于小波理论的R波检测改进算法。由于提取到的FECG中R波定位不准确而导致FHR的计算与实际有差异,本文在小波变换(Wavelet Transform,WT)模极大值的基础上应用自适应阈值R波检测算法,并将其应用在模拟数据和临床数据中,结果证明该方法对模拟信号的R波定位准确率在99%以上,瞬时心率误差在0.37%左右,表现出了良好的检测特性。本文提出的FECG的特征提取算法不管在模拟信号还是临床信号中都具有很好的应用性,为神经网络在医学信号处理中做了进一步研究,为FECG其余波的特征提取打下了良好的基础。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
小波理论论文开题报告
（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：
基于小波理论和数控技术原理,利用小波理论并结合数控技术对刮板输送机减速器、轴承等故障诊断进行了实验研究,试验结果表明,根据小波诊断的谱谱能够精准确定故障类型、位置及程度。该自动诊断技术在西山煤电马兰矿综采工作面刮板输送机故障诊断中的应用表明,诊断精准性高,时效性强,降低了维修成本。
（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。
小波理论论文参考文献
[1].张慧,刘馥,于文强.利用小波理论诊断冶炼车间设备轴承故障的研究[J].中国金属通报.2019
[2].岳庆石.基于小波理论与数控技术对刮板输送机故障自动化诊断研究[J].机械管理开发.2019
[3].张灵杰,缪勇,奚玲玲.基于小波理论的频带自适应故障选线法及其在船舶电网中的应用[J].船舶工程.2019
[4].李宾宾,柯艳国,田宇,程登峰,罗沙.基于小波包理论的高压断路器机械状态检测[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[5].张融森.基于小波理论的堆垛机模态参数识别及其结构优化[D].西安理工大学.2019
[6].肖雅文.基于改进小波理论的变压器差动保护[D].湖南工业大学.2019
[7].李一凡.四元数小波变换理论及其在图像质量评价中的应用研究[D].江南大学.2019
[8].白鹏飞.基于小波理论的刮板输送机传动部故障诊断研究[J].机械管理开发.2019
[9].李靖超,钱迪,董春蕾.基于小波熵理论的决策树信号分类识别算法[J].上海电机学院学报.2019
[10].黄艺格.基于小波理论的心电特征提取算法研究[D].电子科技大学.2019
论文知识图
