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一种基于小波分析的传感器故障信号特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于小波分析的传感器故障信号特征提取方法,首先获取传感器故障信号数据,并进行无量纲预处理;采用Daubechies小波对无量纲的传感器故障信号进行N层小波分解,保存小波分解系数;对小波分解系数分别进行模极大值特征提取处理和高频相对小波能量特征提取处理,得到模极大值特征向量和高频相对小波能量特征向量,最终组成传感器故障信号特征矩阵;本发明提供的传感器故障信号特征提取方法采用多尺度一维小波分解只对小波时间和尺度平面上的一些离散点进行小波变换,减少了信息冗余,提高了特征提取的速度,能够同时获取故障数据的时域和频域特性,增强了特征的稳定性;提高了特征参数的有效性以及后续故障识别的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号CN114358070A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202111621206.2

  • 发明设计人 李子凡;叶志锋;王彬;肖玲斐;

    申请日2021-12-28

  • 分类号G06K9/00;

  • 代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人张宁馨

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-06-19 14:57:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-15

    公开

    发明专利申请公布

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