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小波变换在突变信号识别中的应用

陈志辉 夏虹 邬芝胜 邓礼平 黄伟 彭敏俊 黄华

陈志辉, 夏虹, 邬芝胜, 邓礼平, 黄伟, 彭敏俊, 黄华. 小波变换在突变信号识别中的应用[J]. 核动力工程, 2013, 34(2): 62-67.
引用本文: 陈志辉, 夏虹, 邬芝胜, 邓礼平, 黄伟, 彭敏俊, 黄华. 小波变换在突变信号识别中的应用[J]. 核动力工程, 2013, 34(2): 62-67.
CHEN Zhi-hui, XIA Hong, WU Zhi-sheng, DENG Li-ping, HUANG Wei, PENG Min-jun, HUANG Hua. Application of Wavelet Analysis inSignal Singularity Detection[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(2): 62-67.
Citation: CHEN Zhi-hui, XIA Hong, WU Zhi-sheng, DENG Li-ping, HUANG Wei, PENG Min-jun, HUANG Hua. Application of Wavelet Analysis inSignal Singularity Detection[J]. Nuclear Power Engineering, 2013, 34(2): 62-67.

小波变换在突变信号识别中的应用

详细信息
    作者简介:

    陈志辉(1979—),男,高级工程师。2009年毕业于哈尔滨工程大学核能科学与工程专业,获博士学位。现从事核电站—回路系统方面相关的研究工作。夏虹(1962—),女,教授,博士生导师。2000年毕业于哈尔滨工程大学轮机工程专业,获博士学位。现从事核电站控制与测试方面的研究工作。邬芝胜(1969—),男,高级工程师。1996年毕业于哈尔滨工程大学核工程专业。现主要从事核动力装置的设计与研究工作。

  • 中图分类号: TP18

Application of Wavelet Analysis inSignal Singularity Detection

  • 摘要: 小波变换具有识别转动机械振动突变信号的特性。小波变换改进的单子带算法能有效识别第一类突变点,但对于第二类突变点却无法有效识别。进一步的研究发现,单子带改进算法对一些不需要的点作置零运算时,由于没有合理的过渡,使得对置零后的信号再进行傅里叶反变换时带入了许多噪音,造成对第二类突变信号无法有效识别。针对该问题,通过引入过渡函数,提出了进一步完善的单子带重构改进算法,解决了第二类突变信号的识别问题,并应用相关实例——泵刚度突变仿真数据进行分析,验证了方法的有效性。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-11-24
  • 修回日期:  2012-06-20
  • 网络出版日期:  2025-03-08
  • 刊出日期:  2013-04-25

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