基于提升小波的數(shù)據(jù)處理及過程監(jiān)測研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)具有規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，以及現(xiàn)場環(huán)境惡劣等特點(diǎn)，如何提取感興趣的工業(yè)數(shù)據(jù)信息以及對生產(chǎn)過程的監(jiān)測成為具有挑戰(zhàn)性的熱點(diǎn)課題之一。小波分析是傅立葉分析之后一種新興的信號處理技術(shù)，在時(shí)頻分析上具有獨(dú)特優(yōu)勢，提升小波則為小波的構(gòu)造引入了更多的靈活性。本文結(jié)合小波分析工具對工業(yè)數(shù)據(jù)的濾波、壓縮，以及過程監(jiān)測幾個(gè)問題進(jìn)行了研究。 1.魯棒濾波問題。數(shù)據(jù)去噪是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要組成，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)濾波方法有維納濾波和卡爾曼濾波，由于在線的工業(yè)

2、數(shù)據(jù)去噪過程中強(qiáng)調(diào)濾波算法的在線完成以及工業(yè)數(shù)據(jù)本身具有的不確定性，以上兩種方法在工程實(shí)際應(yīng)用中很難勝任。小波去噪近年來被廣泛研究和應(yīng)用，但存在幾個(gè)問題要解決：傳統(tǒng)小波變換作為一種線性變換不具備抗差性，對惡劣環(huán)境下受粗差干擾以及加性噪聲干擾的數(shù)據(jù)濾波效果很差；區(qū)間小波在解決邊界效應(yīng)的同時(shí)會帶來額外的計(jì)算復(fù)雜性。為了解決上述問題，本文結(jié)合截尾中值濾波器和提升格式提出了一種魯棒提升小波框架。這種新的方法通過在各級的提升環(huán)節(jié)中加入截尾中值濾波

3、器來消除短時(shí)粗差和加性噪聲的干擾，同時(shí)利用提升格式下的插值小波來解決邊界效應(yīng)的問題。同時(shí)由于提升小波有原位計(jì)算的特點(diǎn)和更少的計(jì)算量，使其在工程實(shí)施中更具優(yōu)勢。 2.一種避免濾波器穿越信號突變邊緣的自適應(yīng)提升小波的設(shè)計(jì)問題。數(shù)據(jù)壓縮也是數(shù)據(jù)處理中的一個(gè)重要部分，提升小波在構(gòu)造小波上具有獨(dú)特優(yōu)勢，可以方便的根據(jù)信號的空間特性以及數(shù)據(jù)處理的要求來設(shè)計(jì)特定的小波。我們首先研究了空間自適應(yīng)提升小波完全重構(gòu)的充分條件，然后利用小波系數(shù)不重復(fù)

4、進(jìn)入多尺度分解的這一特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出了將自適應(yīng)信息無冗余的存儲于小波系數(shù)的均值插值小波變換，對于一維工業(yè)數(shù)據(jù)的閾值壓縮以及二維圖像數(shù)據(jù)的有損編碼壓縮可以保證其逆變換的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，這種方法在保留工業(yè)數(shù)據(jù)重要突變信息的同時(shí)能提高壓縮比，對于圖像則能更好的突出邊緣信息。 3.如何評價(jià)壓縮對工業(yè)過程監(jiān)測影響的問題。首先分析了均方誤差以及單點(diǎn)誤差作為傳統(tǒng)的壓縮評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的不足，指出它們并不適合評價(jià)壓縮對后續(xù)處理過程的影響；然后結(jié)合主元

5、分析(PCA)的過程監(jiān)測方法提出了一種新的壓縮評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)一檢測延時(shí)。理論上，由于有損壓縮使工業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性(均值和方差)產(chǎn)生波動，進(jìn)而影響到統(tǒng)計(jì)監(jiān)測過程；從對TE過程的仿真也證明壓縮對于某些故障的監(jiān)測會帶來較大的影響。 4.過程趨勢在線識別的問題。隱馬可夫樹(HMT)模型將過程趨勢特征的描述、提取以及模型的訓(xùn)練綜合到一起。采用尺度系數(shù)的HMT模型雖然對穩(wěn)態(tài)的工況可以較準(zhǔn)確識別，但是對于工況變化時(shí)的暫態(tài)信息的處理效果就不理想?？紤]