相减策略的含噪多频实信号频率估计算法EI北大核心CSCD

为抑制频谱泄漏对多频实信号频率估计的影响,提出一种新的频率估计算法。利用FFT法和相减策略对采样信号进行处理,逐步得到各分量的频谱最大值索引,以及各分量频谱偏移量和复幅值粗略值;构造包含所有非待估计频率分量的参考信号,利用相减策略从采样信号中减去参考信号,得到待估计的单频复信号,并对其频谱进行两点插值计算,得到该分量较精确的频谱偏移量和复幅值;然后,通过相减策略和频谱分析,逐步得到所有分量较精确的频谱偏移量和复幅值;通过迭代计算得到各分量精确的频率估计值。同时,可得到各分量精确的幅值和初相位。在无噪声、不同频率间隔等条件下进行了频率仿真试验。结果表明:所提算法有效抑制了频谱泄漏的影响,提高了多频实信号的频率估计精度,频率估计值的均方误差比其他优秀算法更靠近克拉美罗下限。     

频谱泄漏校正的多频实信号频率估计算法

为抑制多频实信号中负频率频谱泄漏和正频率频谱间相互泄漏对频率估计的影响,提出一种频谱泄漏校正的频率估计算法。利用FFT法对采样信号进行预处理,得到每个分量的频谱索引;对信号频谱进行插值分析,构造所有负频率和非待估计正频率的频谱插值;采用相减策略将信号频谱插值和构造的频谱插值相减,得到抑制了频谱泄漏的待估计正频率频谱插值;对生成的频谱插值进行分析,得到各分量频谱偏移量估计值;经迭代计算得到各分量精确的频率、幅值和初相位估计值。在不同频率间隔、不同信噪比等条件下的仿真实验结果表明:所提算法具有良好的频率估计性能,有效抑制了频谱泄漏的影响,提高了多频实信号的频率估计精度,使得频率估计值的均方误差更接近于克拉美罗下限。此外,在LFMCW雷达实验平台上进行了测距实验,检验了所提算法的实际应用效果。     

基于迭代插值的实复转换频率估计算法

为消除实信号中负频率成分对频率估计的影响,提出一种基于迭代插值的实复转换频率估计算法。通过预估计采样信号频率,构造参考信号,并通过90°相移得到采样信号的正交分量;将采样信号与其正交分量合成为复信号实现实复转换,抑制负频率成分的影响;利用迭代插值算法估计复信号的频率,重新构造参考信号并生成正交分量与复信号,并对复信号进行频率估计,得到精确的频率值。仿真实验表明:所提算法消除了负频率成分的影响,改善了抗噪性,提高了估计精度,使得频率估计的均方误差更接近于克拉美罗下限。此外,在LFMCW雷达上进行了实测实验,验证了所提算法的有效性。     

含噪多频信号频率估计算法

为抑制多频信号中非待估计频率分量频谱泄漏对频率估计的影响,提出一种新的频率估计算法。利用快速傅里叶变换(FFT)算法对采样信号进行预处理,得到每个频率分量的频谱索引,从而得到各频率分量粗略的幅值和初相位估计值;采用频率搬移策略滤除多频信号中的非待估计频率分量,得到降频信号;对降频信号进行频谱分析,并经迭代计算得到各频率分量信号精确的频率、幅值和初相位估计值。在无噪声、不同信噪比等条件下进行了仿真实验,结果表明,所提算法具有良好的频率估计性能,有效抑制了多频信号中频谱泄漏的影响,提高了频率估计精度,优于现有优秀算法。     

基于频谱搬移的迭代式谐波实信号频率估计算法

为抑制谐波实信号中频谱泄漏的影响,提出一种基于频谱搬移的迭代式谐波实信号频率估计算法。在估计某一谐波分量的频率时,所有负频率与其他分量的正频率均为产生频谱泄漏的干扰分量。根据干扰分量的频率逐次进行频谱搬移并抑制干扰分量,得到仅含有单一分量的信号,利用抛物线插值算法估计其频率;得到所有谐波分量的频率后,重新进行干扰分量抑制获得单一分量信号,以得到更加精确的频率估计值。仿真实验表明,所提算法抑制了干扰分量,提高了谐波实信号的频率估计精度,频率估计的均方误差更接近于克拉美罗下限(CRLB)。     

基于复解析带通滤波的自由衰减振动信号的频谱校正法

通过复解析带通滤波构造时域信号的解析信号,消除因时域实信号作FFT时由于时域截断产生的负频率成分能量泄露对正频率成分的干扰,从而提高自由衰减振动信号频谱校正精度。仿真分析及工程实测结果表明,当各个固有频率相隔较远时,校正精度很高。但在各阶固有频率靠得很近时不能直接使用这种方法。     

基于长程泄漏补偿的迭代插值FFT方法及应用

针对传统频域插值傅里叶变换参数估计精度低的问题,在分析频谱泄漏产生原理基础上,提出适用于多频信号的高精度频域迭代插值方法。该方法先利用传统插值法估算信号各频率参数,然后利用信号的估计参数值计算泄漏补偿因子,并用补偿因子重新计算信号各频率参数,最后通过多次迭代实现所需的计算精度。通过对方法的估计结果进行噪声干扰敏感性分析、参数变化对估计精度影响及对方法敏感性分析结果表明,在噪声干扰与长程泄漏明显情况下,所提方法仍具最好估计精度及稳定性,且收敛速度快,可作为改进信号参数估值精度的可选方法。对IC芯片封装中引线键合过程数据处理与分析结果表明,所提方法能较好抑制长程泄漏影响,提高参数估计精度。     

基于离散频谱分析的自由衰减振动信号的幅值恢复

加矩形窗截断后的自由衰减振动信号可以看成无限长谐波信号与单边指数函数及矩形窗的乘积,从理论上证明了其连续谱峰值点的频率和相位就是信号的实际频率和相位。分析了连续谱的离散频谱幅值误差影响因素,提出一种新的求解幅值恢复系数的方法,该方法根据已估计得到的阻尼、频率和相位重构幅值为给定值的新信号,然后求解加有限长度指数窗幅值恢复系数。当理论频率位于某条离散谱线上,幅值基本无误差。理论分析和仿真表明,采样频率、阻尼和频率误差的变化对幅值分析精度的影响很大,并且是相互作用的,但当理论频率与采样频率之比fn/fs在区间(0.25,0.4)内,且阻尼在区间(0.005,0.02)时,不论频率误差多大,分析精度均很高,幅值误差小于5%。相邻频率成分产生严重模态耦合时,不能使用该方法。     

基于生成微分方程的行星齿轮箱故障振动信号解调分析

行星齿轮箱振动信号具有明显的调制特点,幅值解调和频率解调分析能够有效提取其中的故障信息。生成微分方程(GDE)方法可以估计调制信号的幅值包络和瞬时频率,实现解调分析,但该方法需要信号满足单分量要求。实际行星齿轮箱振动信号通常由复杂多分量成分组成,为实现信号的幅值解调和频率解调分析,应用经验模式分解(EMD)将信号分解为单分量本质模式函数,基于生成微分方程计算瞬时频率和幅值包络,根据瞬时频率的波动特点选择本质模式函数作为敏感分量,由敏感分量的包络谱和瞬时频率的Fourier频谱识别故障特征频率。通过行星齿轮箱故障模拟实验数据分析验证了解调分析方法的效果。     

极低频信号的一种离散频谱校正新方法

对于振动工程中常见的极低频、极短时、极高频(接近奈奎斯特频率)等极端频率信号,常用的离散频谱分析与校正方法存在较大误差.对极端频率信号的典型情形进行了分析,针对极端频率信号中的极低频信号,提出了一种计及负频率成分干涉影响的离散频谱校正新方法.该方法基于Blackman窗,利用局部谱峰附近的三条谱线,建立包含正负频率贡献的离散频谱校正模型,通过对模型的求解获得频率、幅值和相位校正公式.采用频段内扫描的方式对频谱校正公式进行了仿真验证,结果表明所提方法有效降低了负频率成分的干涉影响,对极低频信号的频率、幅值和相位校正有较高的精度.     

一种改进的基于相位差法的频谱校正方法

采用相位差校正法进行频谱校正,对幅值进行校正需要依赖于窗函数的谱函数。而实际上很多窗函数都十分复杂,其谱函数的解析表达式难以取得。该文提出基于相位差法取得频率修正量后,可以将原加窗序列乘以一个由频率修正量产生的复数序列,相当于进行一个小的频移,产生一个新的序列。新序列的信号频率正好对准离散频谱上的某一根谱线,不会产生泄漏。因此在幅值校正时不需要依赖窗函数的谱函数,通用性好。仿真研究和应用实例表明,采用该文提出的方法,选择合适的窗函数,即使是密集分布的频谱,也可以达到理想的校正精度     

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出了一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。     

利用粒子群优化算法实现阻尼比和频率的精确识别

摘要：本文提出了一种利用粒子群优化算法辨识阻尼比和频率的方法。该方法将系统频率、阻尼比、幅值和相位的辨识问题转化为非线性优化问题,引入粒子群优化算法寻找全局最优解。基于粒子群优化的阻尼比和频率辨识方法不需要测量激励信号,原理简单,实现容易。仿真和实验结果表明：基于粒子群优化算法的阻尼比和频率辨识方法不受邻近模态耦合的影响。在无噪声条件下具有较高的辨识精度,随着信噪比的逐步降低,辨识精度开始逐步下降。用低通滤波器滤除高阶模态后,得到的脉冲响应信号对频率、阻尼比、幅值的辨识精度影响很小,对相位的辨识精度影响很大。

     

矩形窗三点插值傅里叶变换高精度频率估计方法

针对电力系统信号频率估计的高准确性要求,该文提出一种基于矩形窗的三点复频域插值频率估计方法。所提出的方法首先采用矩形窗对信号加权处理,然后进行离散傅里叶变换,最后选择离散频谱中幅度最大的三根谱线进行复频域插值,得到频率估计结果。该方法同时考虑离散频谱中的正、负频谱,消除短程和长程频谱泄漏对频率估计误差的影响。采用主瓣最窄的矩形窗进行加窗,能最大程度地减少白噪声对频率估计误差的影响。仿真和实验结果表明：在不同周期和噪声强度情况下,所提出的方法均可以实现对信号频率的准确估计。在与已有的加窗插值傅里叶变换方法相比,该文所提出的插值算法抗噪性更好、频率估计误差更小,适用于对电力系统信号频率的准确估计。     

频谱校正的复比值法

为了抑制快速傅立叶变换(FFT)栅栏效应,已经发展了多种幅值比校正法.但是研究发现:这种方法对于实信号在有些条件下,甚至会比从FFT离散谱线直接读出的误差更大.其原因是由于实信号中负频率成分对正频率谱峰的干扰.为了抑制这种干扰,给出了复比值校正方法和复合复比值法.前者直接利用复数频谱进行校正,后者根据前者在最高谱线与其左右相邻的谱线各校正出一个频率,然后对这两个频率加权平均.仿真算例表明:复比值法对负频率成分的干扰不敏感;而复合复比值法性能优于Quinn算法.     

一种滤除衰减简谐振动信号中奇异点的新方法

提出了将带有奇异点的衰减简谐振动信号成分转换成简谐信号 ,再用畸点衰减法滤除奇异点的新思想。在分析衰减简谐振动信号与简谐信号幅值特性的基础上 ,发展了通过在衰减简谐振动信号中乘以逆衰减因子 ,将衰减简谐振动信号成分变换成简谐信号的新方法。对仿真和实测信号的应用研究表明 ,所提新方法切实可行且精度较高 ,能满足工程实际需要。     

加三角窗的频谱校正

频谱校正是抑制快速傅立叶变换的栅栏效应和频谱泄漏的有效方法,但是加三角窗的频谱校正尚无文献报导。针对三角窗,给出了两种频率校正方法。第一种方法利用主瓣内的最高和次高谱线,但是需要数值法求解非线性方程。第二种方法利用最高谱线左右两侧两条谱线,它存在显式解。利用单频实正弦的仿真信号对两种算法的频率、幅值和相位等恢复精度进行了考核。结果表明:1)两种方法都显著优于传统的简单谱线近似法;2)负频率的泄漏是影响精度的重要因素。     

密集频率数字信号的判定和校正方法

数字信号的频谱分析中,DFT只得到的频谱可以粗略确定实验信号各谐波频率,振幅和相位,单频谱谐波在其频率的某一邻域内的细化幅值频谱和相位频谱具有显著的特征,通过分析比较,单频率谐波细化频谱与矩形窗的频谱极其相似,依此为准绳,可以判定密集频率信号,进而通过待定谐波参数,选择合适的参数区间和步长组合循环计算,并用矩形窗频谱近似单频率谐波细化频谱的办法,则可以还原校正密集频率的谐波参数,校正精度略低于细化频谱对单频率谐波的计算结果,该方法可以较好的进行情况多变的多个密集频率频谱分析,越多的密集频谱,需要更大的计算量。     

基于稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列DOA估计

针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。     

基于趋势项误差控制的频域积分算法研究与应用

针对工程测试中利用振动加速度积分获得位移时出现严重趋势项误差问题,采用低频衰减算法对加速度信号在频率内直接积分,并利用积分精度控制方程保证积分精度。通过与积分算法比较及验证,证明该算法对积分误差控制具有一定优势。搭建含限位冲击的振动测试实验台,研究该算法在工程测试中应用特性。实验研究表明,该算法可有效控制趋势项误差,且随待积分加速度基频提高积分所得位移信号与真实位移信号吻合度提升。基于所用测试系统,加速度信号基频超过3.8 Hz时积分幅值误差小于10%,满足工程测试需要;加速度基频大于4.35 Hz时积分峰值误差小于5%,可获得较好测试效果。