【广义自适应小波分析及其在机械测试信号处理中的应用】赵学智.pdf
分类号TN911、TP393 学校代码:10561 UDC 密级 学 号:B98001 华南理工大学学位论文 广义自适应小波分析 及其在机械测试信号处理中的应用 赵学智 指导教师:陈统坚教授 机电工程系 申请学位级别:博士 专业名称:机械制造及其自动化 论文提交日期:2001年5月 论文答辩日期:2001年6月 学位授予单位和日期:华南理工大学 答辩委员会主席:论文评阅人:M200101915 广东省自然科学基金资助项目(No.
摘要 摘要 小波分析是一种新兴的理论,在各个学科领域有着广泛的应用前景,本文着重研究了 自适应小波理论及其在机械测试信号处理方面的应用.在小波分析基本概念的基础上,系统地研究了基于高斯函数的小波系及其性质,给出 了这一小波系快速算法所需要的滤波器系数.用模拟巴特沃斯和切比雪夫滤波器实现了小 波的构造及信号的零相位小波分解,实例分析的结果表明,这二类小波具有比一般小波更 加优良的频带分离特性.研究了多分辨分析的理论。通过对一个轴承振动信号的分析,比较了卷积型和内积型 这两种小波变换的信号处理效果,结果表明卷积型小波的频带分离特性优于内积型小波,而且其显示的故障特征比内积型小波要明显。
摘要 accelerate the networks leaning speed.On the basis of the above-mentioned work,signal s prediction、milling tools wore model and rotary machines fault diagnosis are taken effect in the dissertation.All the training results in the dissertation show that wavelet neural networks have a fasterconst