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基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法  
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【英文篇名】 Compression method of electrical signals from rolling mills based on adaptive morphological wavelets
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【作者】 章立军; 黎敏; 阳建宏; 索春明;
【英文作者】 ZHANG Li-jun1); LI Min2); YANG Jian-hong2); SUO Chun-ming2)1) National Center for Materials Service Safety; University of Science and Technology Beijing; Beijing 100083; China2) School of Mechanical Engineering; China;
【作者单位】 北京科技大学国家材料服役安全科学中心; 北京科技大学机械工程学院;
【文献出处】 北京科技大学学报 , Journal of University of Science and Technology Beijing, 编辑部邮箱 2011年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 轧机; 电气信号; 信号压缩; 小波分解; 数据压缩;
【英文关键词】 rolling mills; electrical signals; signal processing; wavelet decomposition; data compression;
【摘要】 针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.
【英文摘要】 A compression method of electrical signals from rolling mills based on adaptive morphological wavelets was proposed,aiming at the problem of data compression to nonlinear and non-stationary signals.In combination with the morphological characters of electrical signals,the median operator as an updating operator of morphological wavelets was chosen to decompose the signals,so the updating operator for morphological wavelet decomposition is adaptive with the partial morphological characters of the signals.Exp...
【基金】 教育部科学技术研究重点资助项目(No.107115); 国家自然科学基金资助项目(No.51005015,50905013)
【更新日期】 2011-04-12
【分类号】 TG333
【正文快照】 在冶金企业中,轧机的正常运行是保障流程化生产的重要因素.目前,大部分轧机具有在线监测与诊断系统,对轧机的电气和振动信号进行不间断的状态监测.其中,轧机的电气信号往往通道数目多且采样频率高,使得状态监测信号成为海量数据.在将这些大量数据通过有线或无线方式传输到后端?

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