【摘 要】
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该文提出了信息融合和小波分析的关联模型.在信息融合技术的基础上,熔入了小波分析技术和神经网络技术的原理和计算方法,能够更加准确、可靠地识别当前系统的运行模式,预测未
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该文提出了信息融合和小波分析的关联模型.在信息融合技术的基础上,熔入了小波分析技术和神经网络技术的原理和计算方法,能够更加准确、可靠地识别当前系统的运行模式,预测未来的发展状态,并可通过预测来判别运行状态的变化.此模型可用于模式识别和故障诊断.提出了小波分析的信息熵故障诊断方法,利用信息科学中的Shannon熵分析方法,对车辆变速箱故障焦进行了深入的研究.提出的方法具有一定的实用价值,这是一种新的故障诊断方法,并且推导了Shannon熵转换的简化公式,为不同的Shannon熵分析提供了转换方法.提出了神经网络的小波分析和信息融合的计算模型,利用神经网络的并行计算,实现小波变换的多分辨率分析和信息融合分析,加快了数据处理速度.为小波分析和信息融合的实时处理分析提供理论依据和计算方法.将小波分析技术应用到车辆变速箱的奇异点检测中,通过多分辨率分析提取振动信号中的奇异信号,将其周期信号分开,为故障诊断提供了有用的信息.同时还研制开发了一套现代数字信号处理的虚拟仪器系统,可在Windows环境下通过程序优先级的调整来实现对检测信号的实时处理,使用方便、灵活.
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