【硕士论文】信息融合和小波分析技术在DSP中的应用研究.pdf

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1、江苏理工大学硕士学位论文信息融合和小波分析技术在DSP中的应用研究姓名：张文炬申请学位级别：硕士专业：车辆工程指导教师：苏清祖2001.5.1塑苎：些王盔堂堕!：堂些堡兰————————————————一摘要，本论文在深入研究信息融合技术和小波分析技术的基础上，并同神经网络、信，自、科学技术等相关学科的知识相结合，提出了一整套的信息融合和小波分析数学模型及其计算方法，实现了多种学科知识的交叉与熔合，为DSP(数字信号处川!)技术的发疑Jr辟了新空间。小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f：，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

2、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。提出了多特征、多方位的信号检测模型，并由此建立了多通道、多特征信息融合和小波分析的数学模型。提高了信号检测和运行状态识别的能力。为信息融合和小波分析技术的实际应用提供了理论和实践的依据。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Shmmon熵分析方法，对车辆变速箱故障诊断进行深入的研究。提出的方法具有‘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Shannon熵分析提供了转换方法。提出了

3、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。同时还研制丌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。，本论文的各项研究具有一定的实践意义和学术价值，推动了DSP技术的发展，同时也为其它一些相关技术的发展开辟了新天地

4、*’，关键词：信息融合；小波分析；关联模型；Shannon熵；故障诊断；DSP小论丈由原机械部蛙余项目(编号：97JA0207)资助Abstractonthoroughresearchofinformationfusionandwave]etsanalysiswithrelatiresubjects，suchasneuralnetworks，informationds。on．acompletenewsetofmathematicmodelsandcalculationofinformationfusionandwaveletsaria]ysisareproposed

5、，c。mbinationofvatiOUSsubjectsisrealized，anewareaforthedeve】opmentofDSP(digitalsigna]processing)iscreatedinthispaper．Anewco—relatedmodelisproposed，basedonthetechnologyofinformationfusion，combinedwiththetheoryofwaveletsanalysisandneuralmetworks．Themodelcanidentifythecurrentrunningpattern

6、moreaccurate]YandreliablY，predictthecomingcircumstanceanddetermiBethechangeoftherunningpatternwiththehelpoftheformerpredications．Thismodelcanapplytopatternident]ficationandfau]tdiagnosis．Amulti—featureandmulti-aspectsignaldetectionmodelisproposed，onwhichamulti—channelandmulti—featurein

7、formationfusionmathematicmodelofwaveletsanalysisisconductedtoimprovetheabi1itYofsignal—detectionandtheidentificationofrunningstate．Thereforetheoreticalandpratticalbasisforappiicationofinformationfusionandwaveletsanalysisisprovided．Anewinformationentropyfaultdiagnosisusjngwaveletsjspr