基于Mallat塔式算法小波变换的多故障诊断方法

提出一种用 Mallat金字塔算法的小波多分辨率分析技术对系统进行多故障诊断的方法 .首先利用小波变换的多分辨率分析的特点 ,对系统的状态信号进行多尺度分解 ;然后根据其在不同尺度下的高频分量的小波系数模极大值和不同尺度的模极大值所在小波系数序列的对应关系进行多故障诊断 ,同时对故障的信息提取给出了相应的方法 .

波函数的叠加及相应几率MALLAT塔式算法

本文讨论波函数的叠加，并给出波函数志的表象及几率的Ｍａｌｌａｔ递推算法。这种算法既可以把波函数按其本征函数展开，又可以按其态叠加原理合成。

基于改进蜣螂算法的塔式起重机塔身结构优化

针对塔式起重机结构复杂、设计周期长、传统设计过于保守、自重较大等问题,文中提出一种改进的蜣螂算法,对塔式起重机塔身结构进行优化。为了避免蜣螂算法陷入局部最优,通过分段线性映射方法初始化种群及引入Levy飞行策略更新偷窃位置对其算法予以改进,以某型在役塔式起重机为例进行有限元建模及静力学分析,得出塔身结构优化的强度、刚度、稳定性约束条件。结果表明:改进蜣螂算法优化后的塔身结构质量大幅度降低,既满足设计的安全可靠性要求,又达到经济实用的目的。

塔式起重机垂直度激光雷达无损检测算法

针对传统的经纬仪测量法存在的诸多弊端,本文提出一种新的塔式起重机垂直度激光雷达无损检测算法。利用激光雷达获取塔式起重机点云数据,经点云配准、拼接及去噪去冗等预处理,获得塔身标准节有效点云数据;设计塔身标准节点云横截面切片分割方案,利用Marching Square算法提取切片多边形轮廓线,并确定轮廓线顶点及其对应的中心点坐标;利用最小二乘参数估计法拟合中心点空间直线,确定塔身轴心线方向向量,并与站心空间坐标系的z轴和x轴分别作向量运算,求解塔身轴心线的倾斜角、倾斜方位角及垂直度参数。试验结果表明,基于本文算法设计的两种方案获得的塔式起重机垂直度参数分别为2.04‰和2.49‰,均小于传统的经纬仪测量法的3.02‰。本文算法行之有效,为塔式起重机垂直度高精度监测提供了一种无损检测算法。

Mallat 塔式算法在一维信号处理中的应用研究

探讨了 Ｍａｌｌａｔ 塔式算法处理一维信号的问题，给出了按二次采样间隔构造尺度函数与小波函数以及计算相应连续逼近及细节的公式。

基于改进粒子群算法的定日镜场优化设计模型

定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率.以镜场年平均输出热功率作为目标函数,建立非线性规划模型,用基于同心圆的粒子群算法进行圆形定日镜场的参数设计及优化求解.通过迭代寻优,找到年平均输出热功率最大时即可找到粒子的特征因子的最优解.

基于遗传算法的塔式起重机自动控制方法

塔式起重机自动化控制性能过差会降低该设备的工作效率,为此,提出基于遗传算法的塔式起重机自动控制方法。该方法将塔式起重机1次起重过程在横、纵和垂直3个方向上的作用力映射至广义坐标系中,构建塔式起重机动力学模型,将该模型与模糊控制器结合,利用控制器输出的策略信息指导塔式起重机自动化控制,通过遗传算法对塔式起重机自动控制策略进行优化,使塔式起重机自动化控制效率提升至机械性能允许范围内的最高水平,实现塔式起重机的高效自动控制。实验结果表明,所提方法对负载摆角和吊绳摆角的控制效率均较高,能够有效提升塔式起重机控制效果。

基于Mallat算法遥感图像去云雾处理的改进方法

遥感图像云雾处于相对低频、景物处于相对高频。根据小波变换多分辨率的特点,分析云雾和景物在小波系数中的分布,得出景物信息包含于低层细节系数,而云雾信息包含于高层细节系数和近似系数。本文通过增大图像的低层细节系数,减小高层细节系数,并适当减小近似系数,达到去除云雾的目的。最后评价了图像处理结果,并与同态滤波做比较,表明本文方法是有效的。

Mallat算法的光学实现

提出了Mallat算法的光学实现方法。针对振幅型空间光调制器只能实现非负的实函数,且CCD只能记录光的强度,提出一种应用于光学4f系统的光学小波滤波器的设计方法。根据采样间距,基于张量积方法由一维小波滤波器系数构造二维小波滤波函数。然后通过拆分、傅里叶变换与归一化,得到非负的实函数形式的频域小波滤波器。最后,给出相应的光学小波变换后处理方法。使用该种光学小波滤波器及其相应的后处理方法,利用光学4f系统实现Mallat算法的小波分解部分,并通过数值计算实现Mallat算法的小波重构部分。仿真实验结果表明,通过本文提出的方法在理论上能够高精度地重构输入图像;在引入光学器件量化误差的条件下,平均重构PSNR为54.27 dB。利用实际的光学4f系统进行光学实验,也能以良好的质量重构输入图像。仿真分析和光学实验结果验证了方法的正确性。

有限长度信号Mallat算法的边界延拓方法

处理有限长度信号时需要对其边界做某种延拓处理。本文在对Mallat算法分析的基础上,研究了有限长度信号Mallat算法中常用的4种边界延拓方法,并详细推导了4种边界延拓方法实现小波变换的一般过程。详细讨论了对称延拓中的2种延拓方式,分别就滤波器长度和信号长度为奇数或偶数的情况进行了研究。在周期延拓和对称延拓中,为了使多级分解与重构顺利进行,引入一个二元标示序列,使得小波变换便于编程实现。最后以bior4.4双正交小波给出实例,计算结果表明,在保持信号长度不变的情况下,按本文延拓方法能实现完全重构。

基于Mallat算法的日负荷预测实用方法研究

小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度。本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法。算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度。

Mallat算法在图像处理中的约束条件

指出了应用 Mallat算法进行图像处理时容易出现的一些容易混淆和错误的问题 ,给出了正确使用 Mallat算法的约束条件 ,用 Haar和 Daubechies小波研究了基于子带编码的图像压缩问题 ,给出了三种小波压缩编码方案并进行了基于约束条件的仿真实验 ,仿真结论可以启发我们构建有效的图像压缩编码方案和正确地应用 Mallat算法 .

基于遗传算法的转塔式贴片机贴装过程优化

在转塔式贴片机的贴片过程中,元件贴装顺序和元件在供料槽中的布置是影响转塔式贴片机贴装时间的主要因素.在分析实际工程应用的基础上,建立了转塔式贴片机的集成优化模型,在改进的遗传算法中,提出了一种二维符号编码方法,用元件编号描述元件贴装顺序,用供料槽编号描述元件在供料架中的布置情况,并用元件类型编码实现了两者之间的联系.针对提出的编码方式,采用了基于顺序的交叉和自适应的变异操作,并在算法内采用了并行结构,结合局部搜索策略,实现了元件贴装顺序和供料槽布置可同时优化.与其他方法的比较结果表明,该算法可实现贴装过程的优化,因此提高了印刷电路板的组装效率.

实施一维Mallat算法的几个问题

详细地研究了ｍ阶尺度函数，特别是Ｄ（Ｎ）ｍ，ｎ（ｔ）和信号的采样，零阶保持逼近。导出了信号初始近谱的计算方法。

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。

基于随机森林算法的塔式起重机安全事故预测及致因分析

近些年来塔式起重机安全事故频发,造成了较大的人员伤亡和财产损失。为降低塔式起重机安全事故发生的概率、辨识关键的诱发因素,根据塔式起重机安全管理相关的法律、安全技术规范和标准,采用系统分析方法对事故致因进行层次分解,并以194份事故调查报告为数据样本,构建了一种基于随机森林算法的塔式起重机安全事故预测模型,并以某塔式起重机较大坍塌事故为例对该模型进行了验证。结果表明:利用随机森林算法对塔式起重机安全事故等级和类型进行预测的准确率分别达到了0.9和0.8;导致塔式起重机安全事故的关键因素为专项施工方案不完备(P_(2))、人员安全意识淡薄(H_(1))、安全技术交底不充分(P_(3))、安全生产检查不充分(P_(4))和工人无证上岗(H_(6)),实例验证结果显示该模型对塔式起重机安全事故等级和类型预测的准确度较高。

Labview环境下Mallat正交小波变换快速算法的实现

分析了动态连接库(DLL)的工作原理,介绍了Labview环境下动态连接库(DLL)的构建和调用方法,在分析Mallat正交小波变换快速算法的基础上,构造了小波变换动态连接库,借助于Labview的高级语言编程接口功能,通过进一步设计,将Mallat算法引入到Labview环境中,扩充了Labview的功能,并对Labview下的Mallat小波变换算法进行了实验验证。

基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。

小波变换Mallat算法的ADSP21160实现

小波变换是分析非稳定信号的一种非常有效的方法。Mallat快速算法使得小波变换的广泛应用成为现实。在实时信号的处理中,利用DSP实现小波变换受到了特别的关注。文章简单介绍了小波变换的Mallat算法,详细阐述了在ADSP21160上实现Mallat算法的方法,同时介绍了ADSP21160的基本特点及其集成开发环境。最后给出了应用ADSP21160集成开发环境的对Mallat算法的仿真结果。

a尺度正交双向小波的Mallat算法

研究了a尺度正交双向小波的Mallat算法.引入了正交双向加细函数及a尺度正交双向小波的概念,在此基础上利用a尺度正交双向多分辨分析,得到了正交双向小波的分解与重构的Mallat算法,并给出其矩阵表示,推导了信号分解后完全重构的充要条件.该算法对于能量有限的离散信号的分解与重构有一定的实用价值.