基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度.实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF-OT),和传统的以硬件实现的Vold-Kalman阶比跟踪(VKF-OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现.实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取.     

基于瞬时频率估计的自适应Void-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换（STFT-VA）的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Void—Kalman阶比跟踪（AVKF—OT）,和传统的以硬件实现的Vold—Kalman阶比跟踪（VKF—OT）相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。     

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。     

用多项式模型和自适应滤波估计瞬时频率

本文论述了非平稳信号瞬时频率(IF)的估计方法,包括基干最小均方误差(LMS)算法或递推最小二乘(RLS)算法的自适应IF估计方法和基于信号相位多项式模型的IF估计方法。对各种估计方法的估计方差与理论方差下限进行了比较。说明了,基于互Wigner分布的估计方法所需信噪比(SNR)门限值最低。在低SNR、短信号记录的情况下,用多项式相位模型与最大似然法可以获得比较可靠的IF估计。     

基于广义解调平滑能量分离算法的瞬时频率估计

平滑能量分离算法能够跟踪调幅调频信号的瞬时频率,结合广义解调和复解析Gabor滤波器的优点能够克服平滑能量分离算法只适用于单分量窄带信号以及对噪声敏感的局限性。理论分析了负频干扰对传统广义解调多分量分离方法的影响,在此基础上提出了一种新的基于广义解调的平滑能量分离算法,该方法利用广义解调将非平稳信号转化为准平稳信号,再通过复解析Gabor滤波器对其进行滤波以达到单分量信号分离的效果,分离出来的准平稳信号无需进行逆广义解调,直接采用平滑能量分离算法求取瞬时频率,经过频率补偿得到原始信号的瞬时频率。仿真和试验结果表明该方法能够克服负频率干扰,且比传统方法具有更高的解调精度,进一步扩大了平滑能量分离算法的应用范围。     

基于瞬时频率估计与Vold-Kalman滤波的铣削颤振识别

颤振严重制约了高速铣削加工效率。动态铣削力信号具有非线性、非平稳的特点,常规的信号分解方法难以处理该类信号。提出了一种基于瞬时频率估计和Vold-Kalman滤波的多分量信号分解方法,并运用该信号分解方法识别颤振。基于频谱集中性指标估计信号的瞬时频率参数;用Vold-Kalman滤波器提取对应参数的各信号分量;由于颤振时铣削力信号的能量分布在频域发生变化,由此引入能量熵的定义。采用分解得到的子信号能量熵变化来识别颤振。实验分析表明该方法有效可行。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

一种基于频率估计的自适应主动控制方法

主动控制是隔离水下航行器机械振动的有效方式,受安装空间限制及设备间耦合复杂激励作用,往往不便或难以有效拾取高信噪比参考信号,这将严重影响基于参考信号的主动控制算法应用及其效果。以滤波自适应算法为基础,通过频率识别和信号数字合成理论,提出一种不需要外界参考信号的自适应控制策略,并应用于旋转设备双层隔振系统主动控制。结果表明:两种算法可有效降低隔振系统残差信号,传统算法基频线谱控制能力较好,而频率估计自适应算法多线谱控制能力更优,但两者稳态控制力基本相当,说明要抑制同样激励均需消耗等量次级振源能量;因此,所提频率估计和数字合成方法能获得稳定有效的参考信号,可应用于复杂安装环境下旋转机械的振动主动控制。     

基于多模型自适应技术的信道估计研究

提出了一种基于多模型自适应技术的信道估计方法.该方法通过设计动态信道模型库来覆盖未知信道的状态的改变,基于模型切换和动态规划(DP)进行模型变化检测及信道参数估计,从而在变化的信道环境中将有限个简单子集的估计算法有机地结合成一种在大信道范围内具有高度鲁棒性的信道估计器.仿真实验结果表明,此信道估计器比自适应信道估计器方法具有优势.     

瞬时频率估计的相位建模法及Matlab的实现

介绍了在高斯白噪声情况下，运用相位建模法对非平稳过程进行瞬时频率估计，并介绍了在Matlab中实现的方法。     

基于瞬时频率的双曲调频信号距离估计误差分析

双曲调频信号的多普勒不变性可使运动目标匹配滤波输出的能量损失达到最小,从而可对运动目标有很高的检测能力,在运动目标检测与参数估计中具有独特优势,但同时也给目标距离的估计带来一定误差。在双曲调频信号模糊函数、多普勒不变性和匹配滤波特性的基础上,对距离分辨力和测距误差进行了分析,提出了基于瞬时频率的距离误差计算公式,可直接应用于目标距离的补偿以及目标跟踪中量测方程的校正,提高声呐的工作性能。     

小波变换分析信号的瞬时频率分析

小波变换可以用来取代短时DFT,已经成为数字信号处理(DSP)的主流部分。在数字信号处理中,小波的尺度和频率有密切的关系。分析多个信号时不存在交差项的干扰,能够克服时频分布固有的缺点。     

基于全相位HHT的瞬时频率测量

全相位谱分析能够很好地抑制频谱泄漏、优化系统性能,其关键技术在于对数据进行全相位预处理。将这一技术运用于HHT求解瞬时频率中,提出了一种全相位HHT的瞬时频率测量算法,分析了全相位预处理和HHT求解瞬时频率的算法,将信号首先进行全相位预处理,然后用HHT算法求解信号的瞬时频率。这种算法是一种优化算法性能的算法,不会过多增加系统的计算量。通过对一非平稳信号分析,验证了基于全相位HHT的瞬时频率方差更小,具有更高的精确性。     

基于正交小波包的瞬时频率检测

本分析了瞬时信号及噪声的时频特性和小波变换特性。根据小波包变换具有的优良时频分析能力,通过引入阈值熵来定量地描述瞬时信号在时频空间中的分布。理论分析和实验结果表明本方法简单,可靠,且易于检测。     

基于时变AR模型的瞬时频率测量

为测量非平稳信号的瞬时频率并提高测量准确度,讨论了瞬时频率测量的研究现状及求解瞬时频率的现有方法,主要对Hilbert变换求瞬时频率、W-V分布求瞬时频率、时变AR模型求瞬时频率进行了分析,比较了它们的测频准确度.通过仿真验证:时变AR模型求瞬时频率具有更高的准确度,W-V变换求瞬时频率具有最高的时频聚集度,Hilbert变换求瞬时频率有最明确的物理意义.     

一种新的估计瞬时频率的方法—经验包络法

常用的求取瞬时频率的方法,希尔伯特变换,会出现无法解释的负频率和明显的端点效应。标准希尔伯特变换克服了希尔伯特变换出现负频率的缺点,但仍然有端点效应。为了避免希尔伯特变换,基于信号的经验调幅调频分解,论文提出了一种新的求取瞬时频率的方法—经验包络法(empirical envelope method,简称EE）。经验包络法本质上是先通过经验调幅调频分解获取纯调频信号,然后对其求导,再对求导的结果进行经验调幅调频分解,提取出包络信号,便可获得原信号的瞬时频率。论文首先给出了经验调幅调频分解的详细过程,然后给出了经验包络法的原理和具体步骤,最后采用仿真信号将经验包络法与希尔伯特变换、标准希尔伯特变换和反余弦法进行了对比,分析结果表明了经验包络法的优越性     

基于瞬时频率转速提取算法的汽车排气噪声分析

对某卡车发动机排气噪声信号分帧处理,由短时自相关分析得到去除非转速相关随机噪声的信号序列,对该序列进行短时傅里叶变换得出时间-频率能量分布图;基于瞬时频率转速提取算法,利用改进谱峰值搜索法估计发动机瞬时频率进而得到转速曲线。利用该转速信息对原发动机排气噪声信号按等转速间隔切片进行谱阵图分析,确定发动机排气噪声与转速之间的对应关系,分析出主要阶次信息、敏感频率和转速,实现了基于瞬时频率估计转速提取算法的排气噪声分析,为排气系统的设计与优化提供理论参考。     

极端频率直接估计的新自适应陷波器方法

针对振动工程中常见的极端频率信号(归一化频率接近于0或π两端),现有的自适应陷波器(ANF)频率估计方法存在收敛速度慢、估计精度不高、算法稳定性差的问题。为此,提出一种极端频率直接估计ANF新方法。首先,提出一种新误差函数以提升极端频率信号下ANF的收敛速度和稳定性;然后,根据ANF估计极端频率信号时偏差产生的机理,通过偏差补偿方式,降低噪声对ANF的影响,以获得近似无偏的频率估计结果,提高ANF极端频率估计精度,并对该方法进行稳态条件下的性能分析;最后,给出了ANF极端频率信号估计结果,并讨论了ANF各参数对极端频率信号估计精度的影响,给出了具体计算结果。计算表明方法的有效性与正确性。     

瞬时频率方差检测器的实际性能分析

瞬时频率方差检测器（VIFD）是一种以瞬时频率方差为检验统计量的窄带信号检测器,在水声信号检测中有广泛的应用。在应用中,信噪比、采样频率、自适应滤波器带宽,以及信号采样数据的正负不对称等因素均对VIFD的性能产生影响,很难把握该检测器的性能规律。通过分析和计算机仿真验证,明确了除信噪比外,采样频率、Notch滤波器带宽以及信号采样的偏移均会影响VIFD的输出方差幅度,后两者同时能够影响VIFD的抗通道串漏能力。总结了这些因素对VIFD性能影响的方式和规律,对于VIFD的最佳应用具有一定的指导意义。     

基于复小波变换的结构瞬时频率识别

对结构响应信号进行连续复Morlet小波变换,根据小波系数的模极大值提取小波脊线,识别结构的瞬时频率;为降低噪音的影响,采用奇异值分解(SVD)方法进行降噪处理,建立了一种基于连续复小波变换识别时变系统瞬时频率的方法.用一个具有时变刚度的弹簧质量系统的数值算例验证方法的有效性,随后设计了一个时变拉索结构试验,分别对索施加线性和正弦变化的拉力,同时测试结构的冲击响应,运用提出的方法成功地识别了索的瞬时频率.数值与试验结果表明,提出的方法能有效地识别时变结构的瞬时频率,且识别方法具有一定的抗噪性.