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基于小波包变换预处理的铝电解槽针振信息元分析与诊断  
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【英文篇名】 Analysis and diagnosis of information elements of noise in aluminum reduction cells based on wavelet packet preconditioning
【下载频次】 ★★
【作者】 李贺松; 梅炽; 黄涌波; 唐骞; 周乃君; 姜昌伟;
【英文作者】 LI He-song~1; MEI Chi~1; HUANG Yong-bo~2; TANG Qian~2; ZHOU Nai-jun~1; JIANG Chang-wei~1(1.Energy And Power Engineering School; Central South University; Changsha 410083; 2.Aluminum Electrolytic Plants; Guangxi Branch of China Aluminum Co 531400);
【作者单位】 中南大学能源与动力工程学院; 中铝公司平果分公司; 中南大学能源与动力工程学院 湖南长沙; 湖南长沙; 广西平果;
【文献出处】 轻金属 , Light Metals, 编辑部邮箱 2006年 02期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 铝电解槽; 针振; 小波包分析; BP神经网络; 变换预处理;
【英文关键词】 aluminum reduction cells; noise; wavelet packet; BP neural network; preconditioning;
【摘要】 简述了小波包变换的基本原理及利用小波包对电压信号进行分解的方法。针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点,采用小波包分析方法提取了电压信号的特征向量,将信号分解到8个频段内,进行预处理得到频段能量特征向量。应用BP神经网络建立了特征向量到振针信息元之间的映射。仿真结果表明,小波包分析能够有效地将隐藏在正常电压信号之中的早期弱故障信号提取出来,从而发现槽子的早期不良症状。
【英文摘要】 The theory of wavelet packet transform and the method of voltage signal analysis with wavelet packet was presented.The wavelet packet analysis was used to abstract the characteristic of signal according to the frequency spectrum characteristics of voltage vibration signal of aluminum reduction cells.The signals were decomposed into eight frequency bands and the information preconditioned was used as an energy characteristic vector.BP neural network was used to realize the map between feature and information...
【更新日期】 2006-03-29
【分类号】 TF351
【正文快照】 铝电解槽在运行时受外界环境变化和本身不稳定性等因素的影响,其槽电压信号中一般都包含有非平稳成分,这些非平稳成分一般都包含有丰富的不稳定信息,因此对这部分信号进行分析显得非常重要。传统的傅里叶变换技术不能实现时频分析,而小波分析〔1〕是一种时频分析方法,在低频处?

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