大型铝电解槽针振信号深层特征提取方法研究

• 作者: 单峰 周孑民 唐骞 李贺松 蒋科进 郭洁
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 针振 铝电解槽 频谱分析 小波包 特征提取
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 345-348
• 页数: 4页
• 分类号: TF821|TP391|TH13
• 字数: 4618字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2009.03.022

摘要

为了提取大型铝电解槽针振信号的深层特征以便精确识别槽况.收集了典型的针振信号,利用小波除噪技术进行预处理,分别用现代谱估计算法对信号功率谱进行估计和小波包算法提取信号能量特征向量.对两种算法进行比较的结果表明,现代谱估计算法简单,物理意义明确,能很好地提取平稳性好的针振信号的深层特征,而小波包分解算法则能很好地提取平稳性差、突变信息多的针振信号的深层特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周孑民	中南大学能源科学与工程学院	253	2117	22.0	31.0
2	李贺松	中南大学能源科学与工程学院	49	202	8.0	12.0
3	单峰	中南大学能源科学与工程学院	3	16	2.0	3.0
4	郭洁	中南大学能源科学与工程学院	11	35	4.0	5.0
5	唐骞	中南大学能源科学与工程学院	3	9	2.0	3.0
9	蒋科进		1	2	1.0	1.0