双线性时间-频率分布的近似计算及其应用

双线性时间-频率分布是非平稳信号处理的重要工具。但该方法运算量大，占内存多。无法实时实现。根据核函数的谱分解理论，把实离散核函数表示为实对称矩阵，利用对称矩阵的特征分解把离散时间双线性时间-频率变换表示为离散时间频谱图的加权和，用频谱图的部分和实现双线性变换的快速近似计算。数字仿真与齿轮箱故障信号处理结果表明，近似计算方法能够节能存贮空间，明显提高计算速度。     

基于瞬时能量的双线性系统最大位移研究

在假定双线性系统和弹性系统瞬时输入能量相等的基础上，得出了地震作用下双线性系统最大位移与弹性系统最大位移的关系，并推出双线性系统最大位移上，下界限的简化公式，时程分析结果表明，双线性系统最大位移大多数落在此上下限范围内。研究结果时对双线性隔震结构的抗震设计有一定参考价值。     

双线性时间序列模型的参数辨识

导出了双线性时间序列模型参数预报误差估计的递推算法，采用伴随常微分方程的稳定性分析方法分析了双线性模型的ｍ－可逆性对可预报误差估计算法收敛性的影响，并给出了相应的仿真示例。     

基于瞬时基频的发动机表面振动信号时域定位

发动机表面振动信号分析是发动机状态监测和故障诊断的有效方法,但是由于时域信号中耦合了多种激励源的响应,而对信号进行准确的特征定位比较困难。本文从发动机平均基频概念出发,提出基于瞬时基频的发动机表面振动信号时域定位方法,推导出曲轴转动时间与转角之间的对应关系,并将其应用于DA462型发动机表面振动信号分析中。应用BSWAVS302 USB便携式双通道声学振动分析仪,同步采集DA462型发动机曲轴相位信号和缸盖表面振动信号,以一、四缸上止点位置脉冲为初始时刻,根据配气相位计算各缸燃烧激励响应信号和气门响应信号,成功实现了对振动信号的时域定位,为发动机振动信号分析提供参考。     

基于瞬时频率估计阶比法的电机振动信号分析

电机转轴是电机中至关重要的精密零部件,运用信号分析的方法,可对电机转轴进行预估评价。为提高电机转轴的安全性,降低事故率,利用瞬时频率估计法与阶比法计算分析电机的振动信号,并进行电机实际缺陷情况下的验证试验。结果表明,基于瞬时频率估计阶比法能对信号进行有效降噪处理,准确地预测故障缺陷的具体位置。     

一种新的估计多项式相位信号瞬时频率的参数化时频分析方法

通过多项式非线性核函数取代线性调频小波变换中的线性核函数,提出一种新的参数化时频分析方法：非线性调频小波变换。对瞬时频率是时间任意连续函数的信号而言,选择合适的多项式核特征参数,非线性调频小波变换的时频分布有良好的时频聚集性。应用非线性调频小波变换分析任意阶次多项式相位信号。由于非线性调频小波变换的性能取决于多项式核特征参数,本文还给出非线性调频小波变换的核特征参数估计算法,进一步可实现多项式相位信号的瞬时频率和参量估计。仿真信号验证算法的有效性。     

基于HHT方法的模拟调制信号瞬时特征分析

Hilben变换利用解析表达式中的实部与虚部的关系,定义出任意时刻的瞬时频率、瞬肘相位以及瞬时幅度,从而解决了对信号瞬时参量的定义和计算问题。在噪声和干扰信号背景下,Hilben变换应用于模拟调制信号瞬时特征分析时,很难从中获取有效信息。因此,本文采用EMD方法先把信号分解成IMF分量,再分别进行Hilben变换,最后从完整的Hilbert时间一频率一幅度三维谱中分析模拟调制信号的瞬时特征。仿真表明该方法可以有效的分析模拟调制信号的瞬时特征,为进一步获取调制信息提供了依据。     

基于递归希尔伯特变换的振动信号解调和瞬时频率计算方法

精确地提取振动信号的瞬时幅值和瞬时频率对结构的参数识别和健康监测有重要作用。希尔伯特变换是一种常用的信号解调及瞬时频率计算方法,但在信号不满足Bedrosian乘积定理的条件时会造成较大误差。针对这一问题,提出了一种递归希尔伯特变换方法,用前一步希尔伯特变换计算出的纯调频信号作为新的信号,递归地使用希尔伯特变换以进行信号解调,理论分析表明递归希尔伯特变换能够快速地收敛。最后采用仿真信号对比了递归希尔伯特变换与单次希尔伯特变换、经验调幅调频分解及Teager能量算子法在信号解调及瞬时频率计算中的结果,结果表明了递归希尔伯特变换方法的实用性及精确性。     

基于磁探测技术的铁磁性目标探测系统设计

针对铁磁体目标探测的技术问题,本文主要论述了基于磁异信号探测原理的铁磁体探测技术.依据三端式磁通门传感器模型的设计原理,设计了一种高灵敏度三端式磁通门探头;利用信号调理和采集技术,设计了高灵敏度磁通门传感器信号采集系统;通过分析铁磁体在运动过程中对环境磁信号的异常扰动作用过程,建立了铁磁体运动过程的磁异信号变化规律;系统对运动中的铁磁体进行了磁异信号检测,获取了运动体周围磁异信号的变化情况,采集的磁异信号和磁异信号变化模型比较具有较好的一致性.     

时频分布的弱信号检测技术的研究及其应用

双线性时间-频率变换在时间域与频率域都具有较高的分辨率,有利于复杂背景条件下微弱瞬时信号的探测。研究发现,频谱图的分辨率较低,W igner-V ille分布存在很强的交叉项,不适合瞬时信号的检测。Cho i-W illiam s分布存在频率混叠及信息丢失现象,检测效果也不理想。提出了一种无混叠时频分布,能够避免CW D中的信息丢失,有效抑制交叉项,而且具有较高的分辨率。通过数字仿真与齿轮箱故障检测实例,证明新的时频分布能够有效检测复杂信号中的瞬时分量。     

多分量振动信号时频分析与应用研究

定义了一种新的L．Cohen类时频分布的动态组合核函数，并给出了设计方法。该核函数基于信号特征，在模糊面内核函数是动态和可变的，克服了固定形式的核函数只能分析单一信号的缺点，能同时分析由单频率信号、脉冲信号和多个线性调频信号组成的多分量信号。在机械设备故障诊断中，核函数的参数随机械运动参数的变化而变化，可同时提取旋转机械的谐波分量和脉冲信号，处理机器变速过程中的转速调频、零件冲击和固有频率等的多分量振动信号的识别。仿真和实例分析表明：动态核函数能很好地去除交叉干扰项，提高分辨率，同时又证明了该方法的实用性和有效性。     

基于一种新的时频分布的机械故障诊断

通过设计核函数，给出了一新的时频分布(TFD)，并将该TFD应用于机械故障诊断。结合两个诊断实例，同时与Winger-Ville distribution(WVD)进行对比，发现该分布具有良好的时频聚集性，并且能够有效地抑制交叉项，事实证明，该分布能够刻画出幅值谱和WVD所不能反映的故障特征信号，能够较好地进行故障诊断。     

基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取

在对立井爆破过程中井壁振动信号进行准确采集的基础上,采用匹配追踪（matching pursuit,MP）算法建立Gabor原子库,实现了爆破信号重构分量和残差分量的有效分离。通过信号短时傅里叶变换（short time Fourier transform,STFT）和魏格纳分布（Wigner-Ville distribution,WVD）对重构信号的时频分析及霍夫(Hough)变换时频聚集性对比,验证了WVD时频分析的优势。结果表明:MP-WVD组合信号分析方法对信号变化的适应性强,能够精确捕捉信号的局部细节,适合用于爆破信号非线性时频特征的提取过程。可为爆破方案调整和参数优化提供参考。     

径向高斯核函数时频分布及在故障诊断中的应用

对一种可调核函数的时频分布－径向高斯核函数时频分布（RGKD）进行了研究,并将径向高斯核函数时频分布引入机械故障诊断。这种时频分布根据被分析信号不同特性,采用优化方法自适应对模糊函数进行整形,尽可能保留集中在原点的信号模糊函数的自分量,抑制远离原点的交叉分量,与固定核函数的时频分布对比结果表明,径向高斯核函数时频分布极大地去除了交叉分量,提高了分辨率,并且对品怕不敏感,在分析实际低信噪比的信号时,仍能保持较高的分辨率,杂散分量很少,该方法具有对信号的广泛自适应性,试验证明径向高斯核函数时频分布在故障诊断中的较强的特征提取作用。     

噪声和振动信号的谐波小波时频表示

谐波小波变换的时频表示方法应用于持续时间、带宽和采样率差别很大的多种目标的噪声和振动信号处理当中,将其结果与基于STFT方法的结果进行了比对,并给出了其在不同应用场合的参数。结果表明,谐波小波方法用于信号的时频表示,具有很好的灵活性和突出的性能优点,有较好的应用前景。     

Adaptive Time-Frequency Distribution Based on Time-Varying Autoregressive and Its Application to Machine Fault Diagnosis

The time-varying autoregressive （TVAR） modeling of a non-stationary signal is studied. In the proposed method, time-varying parametric identification of a non-stationary signal can be translated into a linear time-invariant problem by introducing a set of basic functions. Then, the parameters are estimated by using a recursive least square algorithm with a forgetting factor and an adaptive time-frequency distribution is achieved. The simulation results show that the proposed approach is superior to the short-time Fourier transform and Wigner distribution. And finally, the proposed method is applied to the fault diagnosis of a bearing , and the experiment result shows that the proposed method is effective in feature extraction.     

水下瞬态信号的检测与识别

对于水下瞬态信号这种突发性很强、持续时间又非常短、且出现后一般不再重复的信号,如何才能进行全自动的快速有效的检测与识别,是近期国内外研究的热点。针对水下目标快速变速所产生的瞬态信号的自动检测与识别问题,传统信号处理方法难以适用,文中引入了图像处理的有关理念和技术,提出了"取重心处理"的方法,并提出了一种便于工程实现的快速算法。对海试数据的分析结果表明,该方法稳定可靠,有望应用于工程实践中。     

广义解调时频分析方法中的若干问题探讨

基于广义解调的时频分析方法是一种新的信号处理方法,本文在详细地介绍广义解调时频分析方法的基础上,采用广义解调时频分析方法对仿真信号进行了分析,同时和其它时频分析方法进行了比较,结果表明了广义解调时频分析方法的有效性.重点对广义解调时频分析方法应用范围、相位函数的选择等问题进行了讨论,得出了相应的结论.