非高斯水声瞬态信号双通道Power-Law检测

根据水声瞬态信号的特点,在分析能量检测和高阶谱检测的特性基础上,研究了基于能量检测和基于高阶谱的Power-Law检测方法,将上述两种检测器联合构成一种双通道Power-Law检测器,更好地利用了水声瞬态信号中的统计信息。通过计算机仿真试验,证明了该检测器的有效性,它能在更大程度上适应复杂水声环境变化的要求,改善和提高水声瞬态信号的检测性能。     

一种水声脉冲测距系统测时方法

水声脉冲测距系统中,测时精度决定了系统整体的测距精度。提出了一种基于三次样条插值的测时方法。该方法通过三次样条插值重新构建信号,精确求出每个载波周期的峰值,从而提取出信号包络。在对信号包络进行平滑后通过求解斜率最大值来估计时延。实验结果与理论分析是一致的,表明该方法对水声脉冲信号测时可以达到很高的精度。     

几种水声瞬态信号检测算法的比较研究

对于空投浮标、鱼雷等反潜武器的入水瞬态信号进行检测一直是水声对抗领域的一项关键技术。本文针对入水瞬态信号介绍了4种常用的统计量检测方法,并通过蒙特卡洛仿真和湖试数据处理比较了4种检测方法的检测效果,分析了各自的特点,对水声瞬态信号检测具体工程应用具有较好的参考价值。     

基于连续小波和统计检验的瞬态成分检测与应用

将连续小波变换和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分，提出了一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测方法，并用于圆锥滚子轴承振动中的瞬态成分的检测与提取，比较有效地检测出瞬态成分，并在此基础上应用连续小波变换反演得到瞬态成分的估计，表示轴承的状态特征，作为轴承故障诊断的依据。     

水声信号的低通滤波及局部投影法联合降噪

1引言 对水声信号的滤波,通常使用的是线性或统计的方法.线性滤波的方法是在对信号和噪声的频谱的分析的基础上提出的,它的假设是信号和噪声占据着不同的频带,因此使用带通滤波器就可以将噪声和信号分离开来.而在统计的理论框架下,是对水声信号和噪声的统计特性在先验知道的情况下,或对其给出合理的假设,然后,在信号的频带内对信号中的噪声进行适当的抑制.但是,由于非线性水声信号带宽比较宽,对于信号的动力系统的知识不是很多的情况下,通常使用的滤波降噪的方法就有它的局限性.因此,处理水声信号不仅要抑制信号频带内的噪声,而且对于频带内的信息要尽可能的恢复.所以,对于非线性信号的处理,应该在借鉴线性的方法的基础之上使用非线性的方法.本文将线性和非线性的方法结合使用对水声信号进行滤波,得到了很好的效果.     

基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用

提出了基于信号共振稀疏分解的包络解调方法,并将其应用到轴承故障诊断中.与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量.当轴承出现损伤时,振动信号由以包含轴承自身振动的谐振信号、包含轴承故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成.谐振信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量.基于信号共振稀疏分解的包络解调方法首先利用信号共振稀疏分解方法将信号分解成高共振分量、低共振分量及残余分量,再对低共振分量进行包络解调分析,根据包络解调谱进行轴承故障诊断.算法仿真和应用实例表明该方法能有效地提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.     

基于Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。     

基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。     

基于小波变换的Page-Test水声瞬态信号检测

针对鱼雷、空投浮标、火箭助飞深弹等反潜武器入水瞬间产生的水声瞬态信号所具有的持续时间短、信噪比低、突发和不稳定等特点,以传统的Page—Test检测器为基础,提出了一种新的水声瞬态信号检测方法．该方法首先对采集的水声信号进行小波去噪,去除信号中的随机频谱成分,提高信噪比,然后利用Page—Test检测器进行检测．仿真结果表明,该方法可在低信噪比条件下有效地提取出瞬态信号的起始位置,其处理效果明显优于传统的Page—Test检测方法．     

水声通信中的一种多信号恒包络合成方法

1.引言 水声通信一般是指水下的移动体与同定地点之间,或者移动体相互之间通过声波信道进行的通信,它具有广阔的应用前景,也是目前研究的热点[1-3].为提高通信传输率,在水声通信中,常将多个信号叠加在一起发射,这样带米的问题是单个子信号的发射功率下降;并且叠加后的合成信号峰值功率与平均功率之比(Peak-to-Average Ratio简称峰均比PAR)过高[4],容易造成系统部件非线性失真,降低系统性能.为此本文提出一种有效易行的恒包络合成方法-归一化包络法,能使合成信号的PAR降至最低,并在合成信号峰值相同的情况下,有效提高各子信号的发射功率,因而很好的解决了PAR过高和发射功率下降的问题,并保持了原信号的相关特性.