在线多尺度滤波多变量统计过程的适时监测
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.
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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TP277(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60974090;教育部博士点基金资助项目200806110021
2010-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
128-133
