公开(公告)号：CN108152379A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711330724.2

申请日：2017-12-13

Applicant: 冶金自动化研究设计院

Inventor： 陈金香 ,  王义 ,  范谨麒

IPC: G01N29/44 ,  G01N29/46 ,  G01N29/14

Abstract: 一种基于小波分析的液压缸故障状态分类识别方法,属于复杂信号分析与处理技术领域。该方法以AGC液压缸正常和振动状态下采集的声发射信号为数据来源，根据小波分析的时频分析特性，利用Mallat小波分解算法进行小波分解并求取各层小波系数能量值，通过不同状态下各层小波系数能量值的差异实现AGC液压缸的故障诊断与识别。适用于时变非平稳数字信号的特征分析与分类，可应用于机械装备功能精度与故障诊断、脑电与肌电信号的分析处理等。优点在于，处理小样本数量AGC液压缸故障声发射信号时，大幅度提高了分析与诊断识别的快速性和准确性。

公开(公告)号：CN107391438A

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201710467526.4

申请日：2017-06-19

Applicant: 冶金自动化研究设计院

Inventor： 陈金香 ,  王义 ,  张云贵

IPC: G06F17/14

CPC classification number: G06F17/148

Abstract: 一种面向瞬态非平稳信号分析的小波基选择方法，属于复杂信号分析与处理技术领域。根据小波基函数固有的特征，融合小波基特征与小波重构误差方法，通过比较原始信号与小波系数之间的关系，选择小波基函数，从而提高信号特征描述的精确性。适用于具有时变且非平稳特性数字信号的分析与特征提取，可应用于机械装备功能精度与故障诊断、脑电信号分析与处理以及肌电信号特征分析等。优点在于，解决小波方法处理瞬态非平稳信号时，因小波基的选择不当而引发的故障与功能精度诊断精度低的问题。