实复转换式衰减信号参数估计算法

为抑制衰减实信号中负频率成分对参数估计的影响,提出一种实复转换式参数估计算法。预估计采样信号频谱能量最大值点的索引值;构造只含有负频率成分的参考信号,并将采样信号和参考信号相减实现实复转换,以抑制负频率频谱泄漏的影响;利用频谱两点插值算法得到频率偏差、衰减因子和复幅值的粗估计值,并重新生成参考信号和复信号;通过迭代计算得到精确的频率、衰减因子、初幅值和初相位估计值。以频率估计为例的仿真实验结果表明:所提算法可有效地抑制负频率频谱泄漏的影响,提高中高信噪比条件下的频率估计精度,特别是信号频率较低时的频率估计精度,提升了频率估计的综合性能。此外,在科氏流量计中进行了实测实验,检验了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

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)。     

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。     

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。     

基于Polar插值改进的结构振动信号压缩采样正交匹配追踪恢复算法

压缩感知是近年来出现的采样和信号处理方法,它利用了信号中普遍存在的稀疏特性,从而可以以远低于奈奎斯特频率的采样速率采集压缩样本,并依概率恢复得到真实信号。结构振动信号具有一定的稀疏性。对其进行压缩采样并进行信号重构,离散傅里叶原子的频率往往与信号实际频率不匹配,造成频率泄漏,降低信号重构精度。针对离散原子库存在的缺陷,采用Polar插值对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行了改进。以OMP算法选择的最优原子为基础,利用Polar插值在最优原子临近构建频域连续原子库,构建了信号重构的优化模型,通过凸优化算法获得实际频率的最优估计。改进算法以较小的计算量实现对OMP算法得到的离散原子频率的修正。通过对结构振动的数值模拟和对模型试验压缩信号的重构,结果表明,与常规算法相比,改进算法可有效提高信号重构精度,特别是在压缩观测值数量较少的情况下,精度提升效果更加明显。     

基于反馈变分模式分解的单通道盲源分离算法

针对源信号数目未知时,变分模式分解(VMD)算法分离单通道混合信号的性能受人为设定的模式分量中心频率间隔Δf影响大、复杂度高的问题。提出了基于反馈机制的VMD单通道盲源分离(VMDF-SCBSS)算法;首先利用VMD将观测信号分解为两个模式分量,其次利用相似系数衡量模式分量纯度,将最纯的模式分量反馈到输入端并从输入信号中减去,最后根据所提出的由相似系数构造的循环迭代终止条件判断是否继续分解。仿真结果表明,VMDF-SCBSS算法无需人为确定Δf,能很好地分离单载波源信号并估计源信号数目,算法复杂度较低。     

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。     

滚动轴承压缩故障信号的特征代理与凸优化重构算法EI北大核心CSCD

压缩采样可以有效缓解机械状态监测数据存储和传输的压力,但是压缩数据的感知重构一直是个难点。针对滚动轴承压缩信号的故障特征提取问题,提出一种基于特征代理与凸优化算法的故障信号重构方法。分析了滚动轴承局部故障信号的稀疏和卷积特性,学习得到故障冲击模式。对压缩得到的轴承观测信号,构造包含冲击时刻特征的代理,并对代理建立目标优化函数,采用快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Threshold Algo⁃rithm,FISTA)直接从代理提取出稀疏系数,将学习模式与稀疏系数卷积重构出故障信号。与直接利用FISTA从压缩信号中提取冲击特征相比,所提方法在不降低求解精度的同时降低了计算复杂度。相比于常用的贪婪类重构算法,所提方法无需预先估计信号的稀疏度,且能得到全局最优解。通过滚动轴承仿真和实验信号进一步验证了所提方法的有效性。     

基于迭代更新策略的快速高精度频率估计方法

基于滤波器组的谱估计方法用于信号频率估计频率虽分辨率高,但滤波器组中心频率格点划分缺乏先验知识,谱峰搜索过程存在计算复杂、信号不匹配问题。基于MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)谱构造指标函数,将谱峰搜索问题等价为标量指标函数局部极小值问题求解,通过构造一组最速下降方向及自适应步长对极值频率迭代更新,实现对信号频率的直接估计。新算法不仅回避中心频率点组划分及传统的谱峰搜索,且有效缓解信号不匹配,估计精度、计算效率更高。对单成分信号频率估计精度与计算量进行新算法与现有算法的性能比较,并用于多成分信号频率估计。     

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。     

利用分段积分识别阻尼比研究

提出利用分段积分列方程识别阻尼比方法。用快速傅里叶变换加连续傅里叶变换(Fast Fourier Transform plus Continuous Fourier Transform,FFT-FT)识别响应信号固有频率,并据此构造复指数函数;与响应信号进行两次时间不同的内积运算,控制运算时间为响应信号半周期整数倍;推导衰减系数计算公式,识别阻尼比。该方法具有控制内积运算时间消除负频率项影响特点,不受阻尼大小、采样长度限制,识别精度高,结合迭代运算能识别密集模态阻尼。仿真计算、实验表明,在曲轴阻尼实验中,该方法能准确识别阻尼的微小变化,具有工程实用性。     

基于自动搜峰瞬时频率估计的自适应多阶比分析技术研究

提出一种利用自动搜峰的瞬时频率估计技术来实现旋转机械自适应多阶比分析(Adaptive Multiple Order Tracking,AMOT)的新方法。首先,通过时频分析得到振动信号的时频分布,根据频率峰值坐标自动选取搜峰起始点,自适应搜索出不同阶比分量的时频峰值。其次,利用最小二乘法将不同频率分量进行拟合实现瞬时频率估计,然后根据参考分量计算出重采样的鉴相时标对原始信号进行重采样,最后通过FFT变换实现阶比分析。该方法通过瞬时频率估计能够自动识别出所有阶比分量,实现优中选优,避免了传统算法中人为直观选取一个分量进行遮掩滤波提取分量的方法,减少了人为选取分量及起始点造成的误差,具有自适应性。并且无需同步采集转速信号,大大简化了应用条件,同时减少了人为因素,提高了分析精度,为旋转机械故障诊断提供了新方法。仿真实验和应用实例验证了方法的有效性。     

基于双树复小波包的发动机振动信号特征提取研究

针对柴油机缸盖振动信号的特征提取问题,提出了一种基于双树复小波包变换和自适应块阈值降噪的标准化相对能量提取方法,双树复小波包利用并行双树实小波变换分解系数达到信息互补,从而获得近似平移不变性和减少了信息的丢失.自适应分块阈值能够随所分析的信号自适应估计最优阈值,达到更好的降噪效果,同时引入消除频率混叠的算法,抑制了双树复小波包分解过程中虚假频率的产生.仿真信号和试验分析该方法能够更有效地消除噪声影响,所提取的相对能量特征具有更好的可区分度.     

Crazy Climber算法与重采样技术在消除多普勒效应及列车轴承诊断中的应用

为了提高高速列车道旁轴承状态监测的准确性和可靠性,提出了一种消除信号中多普勒效应的方法。该方法首先应用短时傅里叶变换-Crazy Climber算法求取信号瞬时频率估计,然后结合基于运动学模型的时域重采样原理对信号重采样,重采样得到的信号就是消除了多普勒效应的信号。阐述了短时傅里叶变换-Crazy Climber算法以及时域重采样原理,并与现有方法进行了比较。仿真和实验结果表明,上述方法在去除信号多普勒效应方面具有良好的效果,且易于在道旁轴承监测和故障诊断中实现。     

OFDM系统在时变信道下的迭代干扰抵消算法

为克服正交频分复用(OFDM)系统中因时变多径衰落信道破坏子载波的正交性引起载波间干扰(ICI),从而导致系统性能下降的问题,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)估计和迭代算法相结合的迭代干扰抵消算法.为了消除一般MMSE均衡方法将载波间干扰当作加性高斯白噪声(AWGN)所带来的误差,该算法先使用MMSE方法对传输信号进行初值估计,再通过迭代干扰抵消和MMSE均衡相结合,来消除由时变信道所带来的载波间干扰.多次仿真表明,在时变多径衰落信道中使用本算法能够有效地消除载波间干扰,使系统性能得到很好的改善.     

一种改进自适应陷波器在齿轮箱振动信号频率估计中的应用

针对多级齿轮系统振动主动控制所需参考信号的获取问题,设计一种基于变步长无偏平滑梯度算法的二阶IIR自适应陷波器。以实时振动信号为输入信号,通过调整陷波频率实现对齿轮啮合频率的在线估计,并采用自适应改变陷波器迭代步长的方法提高估计速度和精度,仿真验证了该陷波器相比传统自适应陷波器具有更快的估计速度和更小的稳态误差,与FFT和比值校正FFT两种方法比较,所提陷波器对频率变化具有更好的追踪性能;将两个陷波器串联构成级联陷波器组,通过二级齿轮箱的振动加速度信号对两个啮合基频分别进行在线的实时估计。实验结果显示级联陷波器组能快速且准确地估计对应啮合频率,且能实时追踪由于驱动和负载变动导致的啮合频率变化,证明所提方法在实际应用中的有效性。     

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。     

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。