基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。     

基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。     

一种适用于大型工程结构的分散振动控制方法

基于瞬时最优控制算法,提出一种适用于大型结构振动控制的分散控制方法。根据大型结构的有限元模型,将其划分为若干子结构,相邻子结构间的作用力视为对子结构的"附加未知扰动"。在子结构加速度响应部分观测情况下,依次运用卡尔曼预测估计和最小二乘估计法,分别对子结构的状态和子结构间的作用力进行估计,并在此基础上基于瞬时最优控制算法确定各子结构的最优控制力,继而施加于结构对其进行振动控制。将提出的分散振动控制方法应用于美国土木工程师协会(ASCE)提出的20层控制基准问题(benchmark problem),并与传统的集中振动控制方法进行相关振动控制指标的比较。结果表明提出的分散振动控制方法能取得满意的振动控制效果。因此,提出的分散振动控制方法适合应用于对大型结构的振动控制。     

一种适用于短时组合信号的频率特征提取方法

从信号时域波形处理出发,提出了一种基于经验模态分解(EMD)信号频率特征提取方法。该方法通过数学形态滤波器(MMF)对信号进行降噪预处理,然后利用经验模态分解方法将信号分解成各阶本征模态函数(IMF),最后提出了模态极值算法(MEA)用于估计组合信号的频率特征。通过仿真数据分析表明,该方法能有效提取短时组合信号的频率特征。     

一种适用于流数据分析的快速EMD算法

采用具有局域控制特性的B样条函数直接拟合均值线,采用局域标准差终止准则判断原型模态函数（Proto-mode Function,PMF）的对称性,得到一种适用于流数据分析的快速经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法。相比经典EMD算法,该快速算法不仅时间复杂度和空间复杂度均有所下降,而且分解精度基本维持不变。该快速算法适用于战场侦察传感网等流数据分析场合,实时性好,能够得到与序列等长的连贯本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）。     

基于EEMD的振动信号自适应降噪方法

摘 要：应用集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD）能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解（Empirical mode decomposition, EMD）后其固有模式函数（intrinsic mode functions ,IMF）分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特点设计了自动选择IMF分量重构信号的算法,提出了基于EEMD的振动信号自适应降噪方法。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

小净距分离式隧道爆破振动信号降噪方法分析

由于隧道施工环境复杂,因此隧道爆破振动实测信号伴有大量噪声,导致信号特征失真。为了准确分析隧道爆破振动信号的特征,该文提出采用经验模态分解和变分模态分解2种方法进行降噪处理。将原始信号分解成多个本征模态函数,再进行重组,通过降噪目标函数指标来分析降噪效果。研究结果表明,2种算法均可有效地对原始信号进行降噪处理,且变分模态分解降噪效果比经验模态分解好。研究成果可为类似工程爆破振动信号降噪处理提供参考。     

结构振动控制的一种方法

结构振动控制的目的是消除或减少结构振动和结构噪声。一提起振动控制,人们常想到隔振,就是对结构采取有效措施,使结构与振源隔离,从而降低振动与结构噪声的传递。有二种隔振方式:一种是缩减机器工作时引起的振动对外界的传递,这也就是积极隔振。如汽车发动机采用弹性支承降低发动机运转时产生的振动向车体的传递;另一种是对结构进行防振,又称为消极隔振。如汽车悬挂系统,虽然汽车行驶时路面对汽车     

轮胎结构振动声学贡献度分析及降噪方法研究

以载重子午线轮胎295/80R22.5为研究对象,建立了其三维有限元分析模型,进行了有限元模态分析和试验模态测试,对比分析表明二者具有良好的一致性,说明所建有限元分析模型的正确性。为分析轮胎的振动噪声,建立了该子午线轮胎声学边界元模型。将滚动过程中轮胎与路面的作用力作为轮胎振动激励,运用模态声学传递向量MATV技术,分析了轮胎外轮廓结构对场点的声学贡献度,通过幅值-相位法确定胎面和胎侧是声学正贡献部件。为降低轮胎结构振动辐射噪声,在声学正贡献部件胎面和胎侧处引入聚氨酯类吸音材料,噪声分析结果表明,聚氨酯材料的使用能够有效地降低胎面和胎侧的振动加速度响应,降低轮胎的振动辐射噪声。     

一种测量一维结构振动功率流的新方法

通过设计正弦和余弦形状PVDF传感器，提出了一种测量一维结构振动功率流和位移的新方法，并与用压电加速度传感器的测量结果进行了比较，结果表明：这种新的测量方法测量方便、数据精确，完全可以取代传统测量方法。并且PVDF传感器还可以同时测量角位移、弯矩、剪力等其它振动量，因此这种传感器功能齐全、应用广泛，具有重大的研究价值和现实意义。     

一种适用于综合转台的新检测方法

采用本方案对综合速率转台的检测,弥补了以前单一检测方法的缺点,更加全面、准确地针对综合转台各项技术参数进行检测,有效保证了量传及溯源,并准确提供了各项检测技术数据,更进一步保证了产品质量。     

一种滚动轴承振动信号的数据压缩采集方法

针对目前滚动轴承振动信号频带越来越宽,依据传统香农-内奎斯特采样定理进行数据采集时,将会得到巨量振动数据,对存储、传输和处理带来困难的问题,提出了一种滚动轴承振动信号的数据压缩采集方法。首先分析了振动信号在正交字典傅里叶基上的近似稀疏性,即可压缩性;然后融入振动信号在傅里叶基上稀疏性的结构信息,得到其优化的测量矩阵并进行压缩测量;最后基于压缩测量值采用正交匹配追踪算法对原始振动信号进行重构。通过仿真试验,结果表明,该方法既可以得到较高的信号压缩比又有着精确的信号重构性能,在不丢失振动信息的情况下,大大减少了原始振动数据量。     

基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法

由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。     

一种适用于数据库的加密算法

简要回顾秘密同态加密算法的基本原理,基于复合同态的数学理论,定义一种将浮点数转换为整数的同态运算,并运用复合同态的概念实现浮点型数据上的复合同态加密机制.利用中国剩余定理实现字符串数据的加密.     

一种适用于被动声学监测系统的海豚回声定位信号快速检测方法

被动声学监测仪已成为海豚的声信号研究的重要手段。为解决监测系统计算速度慢、检测正确率低等问题,满足低功耗长期工作的需求,文章结合海豚回声定位信号的时域特征,提出了一种快速检测方法。该算法不需要进行快速傅里叶变换和频域分析,因此大大提高了计算速度并有效降低了系统算力需求,进而延长被动声监测系统的工作时间和提高工作效率。使用野外和室内采集的中华白海豚以及宽吻海豚声信号数据进行测试。测试结果表明,检测速度大幅提高,且检测正确率达到90%以上。     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

一种新的适用于小数分频技术delta-sigma调制器结构

提出一种适用于小数分频技术的delta-sigma调制器(DSM)结构。该调制器采用MASH三级四阶结构,并在第二级引入二阶DSM来提高调制器阶数以此达到抑制低频噪声的目的。同时,在调制器输入端加入随机噪声来打断输出序列的周期性,使得量化噪声功率谱更接近于高斯白噪声,这样,对于锁相频率合成器而言,系统带宽内的相位噪声在加到VCO之前,便会被滤除。给出设计框图,并进行计算机仿真。其结果表明,新结构的噪声基底比MASH1-1-1结构噪声基底降低10dB,并且谱线更加平滑。     

一种适用于时不变信道的信道估计方法

研究了时不变信道下突发式正交频分复用(OFDM)通信系统的信道估计问题,针对在突发式OFDM通信系统中不同时刻发送的帧存在不同的采样起始时刻偏差和载波起始相位偏差,使各帧的信道估计结果难以被其它帧利用的情况,提出了一种基于对采样起始时刻偏差和载波起始相位偏差进行估计与纠正的信道估计方法。该方法对随机传输的物理层帧之间的采样起始时刻偏差以及载波起始相位偏差的差值进行估计和纠正,使各帧获得统一的采样起始时刻和载波起始相位,从而使不同帧的信道估计结果可以互相利用,从而提高信道估计结果的精度。仿真结果表明,这种信道估计方法可使系统的误码性能提高约1dB,并且可使系统的传输效率提高约10%。     

一种适用于随机检测的稳健性视频水印方法

随机检测是视频水印需要解决的关键问题之一,目前的视频水印缺乏有效的随机检测技术.对此,文中提出了一种适用于随机检测的稳健性视频水印方法.该方法先将水印信号进行BCH编码并按密钥置换,然后将编码后的数据和同步码依次嵌入到DCT块的候选中频系数中,并通过同步码来实现水印的快速随机检测.实验表明,该方法具有良好的抗噪声、视频压缩编码和裁剪性,并能实现了水印的随机检测和水印信息的字节对齐.     

一种适用于低信噪比条件的DOA估计方法

波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术是信号处理中一个非常活跃的研究领域。但是无论传统的波束形成技术还是现代谱估计技术均适应于高信噪比的环境,当信噪比较低时,这些方法的波达方向（DOA）估计性能急剧下降。根据信号在时间上的强相关性和噪声在时间的弱相关性,提出了一种协方差矩阵的重构方法,该方法能够明显地提高协方差矩阵的信噪比。将新的协方差矩阵应用到最小方差无畸变响应（Minimum Variance Distortionless Re-sponse,MVDR）算法进行DOA估计,改善了传统MVDR算法在低信噪比条件下的DOA估计性能。计算机仿真和定向实验均表明在信噪比较低的环境中可以进行高精度的DOA估计。