时频域滤波方法及其在颤振信号处理中的应用

采用自适应时频分析方法并通过理论分析和数字仿真完成了相应的数值特性与应用特性研究。根据颠振试验的原理和观测信号特点,将所提出的两种时频域滤波算法引入到了飞机结构亚临界响应分析的颠振边界预测研究当中,即通过联合时频分析(JTFA)与时频域滤波提取有效信号再进行模态参数提取与颠振边界预测,取得了预期的效果。     

基于四元数矩阵奇异值分解的彩色图像分解

讨论了四元数矩阵的奇异值分解（QSVD）,四元数矩阵的奇异值仍是正实数,但两个酉矩阵是含有四元数的四元数矩阵。给出通过四元数矩阵的等价实矩阵求解QSVD的有效算法。最后应用QSVD进行彩色图像分解,并给出了在Fruits、Baboon等图像上的实验结果。QSVD使许多基于SVD的图像处理方法可以推广到彩色图像处理上而不用再将彩色图像分解成三个通道图像进行处理。     

飞机颤振试飞试验信号的广义时频滤波

针对飞机颤振试飞试验信号噪声过大的问题,提出了一种广义时频域滤波算法。算法采用分数阶傅里叶变换对线性扫频激励及其响应信号进行广义时频分析,利用该类信号在分数阶傅里叶域内的聚焦特性,有效提取真实响应信号,达到信噪分离的目的。给出了具体的滤波算法,并将其应用于仿真算例和实际试飞数据,结果表明该方法可显著提高信号的信噪比。     

基于EMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断方法

针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障频率的现实情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法.首先通过EMD方法将非平稳的原始轴承振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率.对IMF分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障频率.实验结果表明,提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断.     

一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法

提出了一种基于奇异值差分谱单边极大值的降噪方法,实现了对旋转设备故障信号信噪比的提高。首先通过相空间重构Hankel矩阵的方法对原始振动信号进行处理,再进行奇异值分解,最后采用奇异值差分谱单边极大值原则确定所含的较大峰值降噪阶数。通过数值仿真和实际轴承故障数据的应用分析,表明了该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征信号提取创造有利条件。     

奇异谱分解在超声速无人机声振试验数据处理中的应用

将相空间重构和奇异谱分解相结合对受强气动噪声影响的超声速飞行器测试数据进行滤波,以实现对于试验参数的精确识别。首先通过数值仿真论证该方法的可行性,然后针对某型超声速无人机的声振试验对试验采集数据进行相空间重构,并对重构后的轨迹矩阵进行奇异值分解,得到反映真实信号信息的信号子空间和反映噪声信息的噪声子空间。通过定义奇异值差分谱这一指标来判定真实信号信息子空间维数,并针对现有最大差分谱理论缺陷提出了优选差分谱峰值理论,利用奇异谱分解的逆过程对真实信号进行重构。重构结果表明,该方法适用于超声速飞行下的飞行器声振试验数据处理,为超声速飞行器飞行状态的精确描述提供了良好的思路。     

基于中值滤波－奇异值分解的胶合板拉伸声发射信号降噪方法研究

为了去除声发射信号中的随机噪声与脉冲干扰,提高有用信号质量,提出了一种中值滤波与奇异值分解相结合的降噪方法。该方法首先对原始声发射信号进行中值滤波,去除幅值较大的异常值,其次对去除异常值的信号序列进行相空间重构和奇异值分解,最后针对难以确定重构阶数这一问题,提出奇异值能量差分谱概念,并利用能量差分谱的较大峰值位置来确定奇异值的重构阶数,以实现降噪。数值仿真和五层胶合板脱胶和表板断裂测试的实测数据分析表明,该方法能够有效地保留原有信号的特征,并能最大限度地消除噪声,提高信噪比     

在列车组合定位系统基于奇异值分解的粒子滤波算法研究

粒子退化是粒子滤波算法存在的主要问题之一,针对该问题,提出了一种基于奇异值分解的粒子滤波算法。测试表明,所提算法能够提供更高地定位精度。     

延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用

结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。     

基于EMD的奇异值分解技术在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为多个平稳的内禀分量(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量,并输入神经网络来识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于目标特征的数据压缩预处理方法

随着水下自动监测技术的不断发展,对于数据的实时传输效率和测量精度的要求也越来越高,而高质量无损数据压缩传输技术还存在严重不足。文章利用在广西西江航道上建立的侧扫声呐船舶吃水自动监测系统,提出了一种基于目标特征的数据压缩预处理方法。该方法根据散货船的船体结构和声图成像特点,在进行数据压缩前分别在时间和空间两个维度上实现对目标信号的识别和提取,完成对无关冗余数据的剔除。该预处理方法不仅可以大幅提高数据压缩的压缩比,提高传输效率,节省存储空间,还可以保证用于测量计算的目标关键特征信息不丢失,为进一步突破无损数据压缩的压缩比限制提供新思路。     

频域主分量模态分析法及在颤振试飞中的应用

为提高对颤振边界预测至关重要的模态阻尼的识别精度,基于频域多参考点法,采用主分量分析、奇异值分解和最小二乘技术,考虑频率响应函数负共轭部分和带外模态的影响,提出频域主分量分析模态参数识别方法,具有处理速度快、所需用户交互少的特点。通过飞机模型仿真算例验证在模态高度耦合情况下该方法的有效性,并在实际飞行颤振试验中进行应用。     

基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声

在对地铁调车进行室内噪声测试时,无法避免不确定因素对信号的干扰,为得到机车室内室外的噪声值以及理想的频谱信息,需要对地铁调车整体进行同步测试和信号去噪。在通过传声器同步测试地铁调车室内噪声后,发现二位端司机室测点在发动机转速750,1 000,1 200 r/min 3个工况下噪声值为75.6～80.1 dB(A),满足国标限值;在发动机转速1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下噪声值为82.5～92 dB(A),属于超标。室外噪声均满足国标限值。在使用奇异值分解差分谱法对二位端司机室测试信号去噪后,得到较为理想的测试信号频谱,同时通过分析频谱可知在63 Hz处出现异常,并且以630 Hz为中心频率。分析结果可以作为后期车辆降噪工作整改参考。     

基于相关分析的声发射储罐罐底检测降噪方法

基于声发射原理的大型储罐罐底腐蚀和泄漏检测方法近些年被业界普遍认同。作为一种高效率、低成本的先进方法取得了越来越多的应用。然而由于该方法本身的特点,在检测过程中不可避免地会采集到大量的噪声信号。如不能有效地消除这些噪声信号,就会严重影响对罐底评估的准确性。因此,人们提出了多种去噪方法,然而这些方法却不能很好地消除“虚定位”事件。针对该问题,提出了一种基于相关分析的声发射罐底检测降噪方法以消除“虚定位”事件。通过对现场实际检测数据的处理表明,该方法能够有效消除“虚定位”事件,使得罐底评估的结果与开罐实测的结果更加相符。     

基于可靠性试验的飞机振动数据归纳方法研究

运用疲劳累积损伤等效理论，提出一种新的基于可靠性试验的飞机振动环境数据归纳方法，较好地满足了基于可靠性试验的飞机振动数据归纳要求，经某型飞机实测振动数据检验，此归纳方法具有可操作性和工程实用价值。     

双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用

提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免的存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果     

基于LPV模型的颤振试飞响应预测及激励优化

针对颤振飞行试验中实时监控和试飞效率的需求,基于具有极点约束的频域子空间算法和状态空间插值算法建立线性变速压气动弹性系统局部模型.设计结合模型迭代的颤振试飞速度扩展流程,实现了基于试飞数据的结构响应预测和激励优化.通过仿真算例和实际试飞数据验证预测响应的准确性及激励优化的有效性:预测响应值的精度随着建模数据的累积逐步提...     

基于多项式修正片条气动力的跨音速颤振分析方法及其试验验证

提出一种基于多项式修正片条气动力的跨音速颤振分析方法,以片条内升力和力矩随攻角变化斜率为修正目标,采用多项式方程模拟片条力矩分布,使整个翼面的气动力大小和分布都与目标相符,进而使用修正后的气动力进行跨音速区的颤振分析.计算结果经跨音速颤振风洞试验验证,该方法对翼吊发动机构型的机翼颤振型、带操纵面的尾翼颤振型都有较高的计...     

一种基于运动模型的水下目标方位预处理方法

为了改善纯方位目标运动分析方法的性能,提出了一种水下目标方位预处理方法。该方法利用目标运动模型对观测方位序列进行预处理,经仿真验证,与常规的多项式拟合方法相比,能够有效降低水下目标方位观测量的估计误差,提高了目标运动分析的性能,可获得更高的运动参数估计精度。     

π 型叠合梁颤振试验及数值研究

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的模态参数辨识算法,用于颤振试验信号的数据处理。采用自然激励技术提取脉冲响应信号;利用信号的先验信息结合本文提出的适应度函数,求解最优分解参数;用参数优化后的VMD算法将信号分解为指定个数的信号分量,每个分量仅含单一频率的振动模态;用矩阵束法识别模态参数。数值仿真和风洞试验研究表明:改进的VMD算法可以有效分离颤振试验信号中的密集模态,提高模态参数辨识的精度;结合颤振裕度法,有助于颤振边界的预测。