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摘要:
在详细分析现有MSPCA模型不足的基础上,借助在线多尺度滤波(OLMS),提出了一种多变量统计过程的在线监测方法,并将其应用于传感器故障诊断.该方法中,首先在固定窗长的数据窗口内用边缘校正滤波器对信号进行小波分解,然后用小波闽值滤波对分解的小波系数进行消噪,并借助该固定窗长的移动窗口将小波变换和自适应PCA结合起来对数据进行在线多尺度建模,从而避免了直接对信号进行消噪所造成的时间浪费,提高了故障诊断率.最后以6135D型柴油机在严重漏气下的8个振动信号的故障诊断为例进行故障分析,结果表明了所提方法的可行性和实用性.
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文献信息
篇名 在线多尺度滤波多变量统计过程的适时监测
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 快速离散小波变换 在线多尺度滤波 多尺度分析 自适应主元分析
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 128-133
页数 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 柴毅 重庆大学自动化学院 157 2347 25.0 41.0
2 胡友强 重庆大学自动化学院 9 115 4.0 9.0
3 李鹏华 重庆大学自动化学院 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
快速离散小波变换
在线多尺度滤波
多尺度分析
自适应主元分析
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1000-582X
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