基于模态准小波的密频模态参数识别

基于Morlet小波连续变换的模态参数识别算法在故障识别和多模态参数提取中起到了重要作用,然而在密频情况下,Morlet小波连续变换尺度图上模态极值线相互混叠严重,难以有效分离模态。本文提出一种新型的模态准小波函数,运用连续小波变换理论,推导和证明了模态准小波的连续变换可以有效分离密频模态,并给出了固有频率和阻尼系数的识别公式与整体识别算法。文章针对新型的模态准小波进行了大量的仿真实验,证实了该小波在密频模态分离与参数识别方面的优越性,为密频模态参数提取提供新的思路与手段。     

VC中的模态对话框和非模态对话框

VC中对话框分为两大类，模态对话框和非模态对话框。它们都有各自的用途，掌握它很有必要。     

EMD算法发展及应用综述

经验模态分解算法在各个领域都有广泛的应用,在工业领域中,对机械设备故障的机理研究,有助于监测机械运行状态,在医学领域中,准确的检测出患者与正常人数据的差异有助于疾病的分析和诊断,由于经验模态分解算法在非线性非平稳信号分析中具有显著优势,多年来深受学者的关注。文章总结了经验模态分解算法近年来的发展改进及应用。     

压电智能梁振动的组合模态控制法

将独立模态控制与耦合模态控制相结合并应用于压电智能梁的振动主动控制中，利用两者的优点使控制更加有效、稳定，可实现在一个控制过程中实时跟踪主要被控模态的变化从而对其实施独立模态控制以达到有效地抑制结构的主要振动，而对其他模态则实行耦合模态控制。这样，可使控制系统的稳定性提高、减少作动器／传感器的数量、降低控制能耗，并能在不同的激励下达到最佳的控制效果。压电智能梁的数字仿真的结果表明了这一方法的可行性与有效性，并与相应的独立模态和耦合模态控制下的结果进行了比较。     

添加自适应高频谐波的改进经验模态分解算法

提出了一种改进的添加自适应高频谐波进行经验模态分解(EMD)的算法,减少了EMD原始算法中频谱混叠现象。通过对原始信号的预处理,自动提取出原始信号中包含的最高频率分量,并根据提取出的频率分量进行高频谐波添加。仿真验证了添加自适应高频谐波的EMD算法,可有效减少EMD算法中频谱混叠现象,同时解决了高频谐波添加中频率难以确定的问题。     

基于整体经验模态分解的信噪比估计方法

为了提高未知样式信号的信噪比估计性能,提出一种基于噪声辅助的信噪比估计新算法,通过固有模态函数（IMF）分量平均周期的变化判断信号与噪声界限,给出了基于噪声辅助估计法的工作原理和流程图,分析了基于噪声辅助估计法的性能。仿真结果表明,基于噪声辅助估计法能够实现盲信号信噪比估计,在0 dB信噪比下均方误差不超过0.2 dB。     

基于模态分析的散布式扬声器幅频特性研究

从薄板弯曲振动方程出发,论述了散布武平板扬声器薄板振动模态与声辐射模态和辐射声功率的内在关联。研究表明：振动模态简正频率密度和主导声辐射模态是影响辐射声功率的主要因素。试验证明,激励力所能激发的模态密度、模态阻尼对平板扬声器幅频特性有较大影响。     

一种改进的基于经验模态分解的小波阈值滤波方法

经验模态分解是一种新的信号分解方法,该方法可将非线性非平稳信号分解成若干个单分量的本征模态函数,使得每个本征模态函数都具有一定的物理意义。本文探索了该方法在语音增强方面的应用.在文献[8]的基础上,对其方法进行了有效改进。首先将带噪语音进行经验模态分解,得到六个本征模态函数和一个余量信号,对这七个信号分别进行小波阈值滤波,并由滤波后的七个信号重构语音。结果表明,该方法的滤波效果明显优于对带噪语音直接采用小波阈值滤波的方法,并且较之文献[8]的滤波方法也具有一定的优势。     

PVDF压电传感器在实验模态分析中的应用

提出通过聚偏氟乙烯(PVDF)压电传感器替代加速度计对振动结构进行实验模态分析。在固支梁表面分别布置矩形PVDF压电传感器和加速度计,测量外界激励与振动结构响应之间的频率响应函数,通过模态软件对数据进行分析,得到模态参数并将结果进行对比。实验结果表明,利用PVDF压电传感器对振动结构进行实验模态分析效果良好,且具有附加质量小,频响宽,操作简便等特点,与加速度计相比,具有明显的优越性。     

一种最小长度约束的EMD包络拟合方法

 经典经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)采用三次样条插值方法进行包络拟和,存在较严重的"过冲"现象。在研究该问题已有方法基础上,提出了一种基于最小长度约束的包络拟合方法,以包络曲线长度最小为目标函数,采用Lagrange求极小值法优化极值点处的导数值,然后采用分段三次Hermite函数插值方法进行包络拟合,得到平滑包络线.实验表明该方法能有效地克服三次样条插值法的"过冲"现象和分段抛物线插值法的人为弯折现象,能拟合出更平滑的包络线,使得EMD分解更准确,有效改善模态混淆问题.     

Hilbert-Huang算法研究

非线性、非平稳信号处理一直是热点问题。Hilbert-Huang变换是一种新的信号处理方法,它通过经验模态分解EMD算法和Hilbert变换能够得到信号的时间-频率-能量分布特征。但其在应用中,处理结果精确度不高。基于提高Hilbert-Huang变换的处理结果的精确度,提出了一些改进方法 ,通过MATLAB进行仿真,验证了改进方法的可行性及有效性。     

基于有限元法的半球谐振陀螺谐振子分析

利用有限元分析软件ANSYS,建立了半球谐振陀螺核心部件谐振子有限元模型并进行了模态分析,确定了各阶振动形式和频率,通过与实际测试结果比较,验证了模型的合理性和准确性。分析谐振子结构参数对各阶振型和频率的影响,对其进行了优化设计。优化后的结构工作频率与其他振型频率的差大于1 kHz,有效避免谐振子的工作谐振与其他各阶振动的模态耦合。     

自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用

局部特征尺度分解（LCD）是为克服经验模态分解（EMD）中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解（AMSELCD）,该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性.     

基于IMF能量矩特征提取方法

针对辐射源中的信号识别问题中特征提取困难,提出了一种基于总体平均经验模式分解的IMF能量矩特征提取方法,并且与K最近邻分类相结合用于信号识别。首先利用总体平均经验模态分解方法把信号分解成为若干个IMF,再将重要的IMF分量关于时间轴的积分,得到IMF能量矩的特征向量,最后借助K最近邻的分类(KNN)能力对特征向量进行分类,文中对十类FSK仿真信号分类表明,该方法能够有效、准确地识别信号。     

脉搏信号滤波方法研究

为了降低噪声对人体脉搏信号的干扰、提高采集精度,提出了一种改进的滤波算法。从脉搏信号及其噪声特点出发,采用与经验模态分解法结合的方法,选择适当的小波基并改进小波阈值函数,构造模态系数对脉搏信号进行滤波。经过理论分析与实验验证,取得了理想的实验数据。结果表明,改进的阈值算法不仅克服了软、硬阈值的局限性,并能有效克服傅里叶变换后产生的边缘效应问题;同时,与经验模态分解法相结合,削弱了低频噪声滤除的误差,增强了小波变换的自适应性,较传统的滤波方法能更好地抑制噪声,有助于提高信噪比。     

某大展弦比飞机全机地面模态试验研究

大展弦比飞机由于在飞行过程中有很多的优越性,现在很多飞机都在采用.然而,大展弦比飞机往往又呈现出结构频率低,密集模态的特征,这给全机地面模态试验带来了相当大的困难.本文开展了某型大展弦比飞机的全机地面模态试验,运用顶窝式空气弹簧进行飞机支持,采用相位共振法和随机法两种方法进行了试验,准确安全的完成了飞机结构的模态测试,形成了大展弦比飞机支持及测试的基本方法.本文的测试方法和流程为以后开展大吨位,大展弦比飞机的全机地面模态试验打下了重要基础,有很好的工程应用价值.     

运用希尔伯特黄变换进行多分量信号的频散分析

基于谱分析原理将希尔伯特黄变换应用于多分量信号的频散分析,通过希尔伯特时频能量谱获得每个单分量信号的能量分布和群速度,通过希尔伯特时频相位谱获得每个单分量信号的相速度.在相速度的计算过程中提出异步相差和校正相差的算法,可以有效避免相位解缠.仿真结果表明,上述方案可以获得较为准确的频散分析结果.     

跨模态身份不一致的交叉分类素描行人重识别

素描行人重识别旨在从可见光行人图像库中查找与给定素描行人图像身份相同的图像。虽然已经有较多的跨模态检索算法可以应用于该类问题，但这些算法的背景设定较为单一，没有考虑到训练集中部分身份的行人仅有一个模态样本，即跨模态身份不一致，这极大限制了算法在实际场景下的应用。为此，提出了基于交叉分类的素描行人重识别网络。该网络包括交叉分类和基于距离的身份信息对齐两部分。其中，交叉分类利用单一模态数据训练的分类器引导编码器从另一模态提取到模态不变的信息。而基于距离的身份信息对齐能够将同身份不同模态间的特征距离减小，同时抑制跨模态身份不一致的影响，进而强化了特征的判别性和鲁棒性。为验证跨模态身份不一致时模型的性能表现，基于Matket-1501数据集生成了新的素描行人重识别数据集S-Market1501，并在该数据集上将Rank-1指标提升了11.0个百分点。同时模型在公开数据集Sketch Re-ID上Rank-1指标达到了60%，所设计的数据集将开源在“https：//github. com/huangdaichui/Sketch＿dataset”。     

增加重要的自由度与结构动特性的分析

本文首先在工程的意义上阐述了结构动特性灵敏度与结构各阶模态的势能与动能的关系,分析了灵敏度与结构转角自由度的关系.然后提出了一种增加结构转角自由度的有效方法。并在此基础上,对一个自由——自由梁,在增加转角自由度振型以后,进行了灵敏度分析、结构修改与模态频率配制的研究,分析结果验证了所提方法的可行性与实用性.从本文的研究中可以看到对结构进行灵敏度分析的实质.