基于数字射频存储简化结构的多普勒信号生成方法

针对雷达回波模拟以及干扰信号产生中的目标多普勒信号生成技术,提出了一种基于数字射频存储(DRFM)的简化结构的多普勒信号数字生成方法。该方法通过设定进入DRFM的中频信号频率以及DRFM的采样频率,使其满足1/4奇数倍的关系,从而减少正交解调滤波器的设计,直接得到输入信号的同相分量和正交分量,然后在数字域中进行多普勒频率的复数相乘,得到简化结构的数字多普勒信号生成方法。最后,给出了生成多普勒信号的数字射频存储简化结构的信号处理流程,并给出了该方法的仿真试验结果。     

一种新的基于短时傅里叶变换的时频分析方法

为获取非平稳多分量多项式相位信号更精确的时间和频率信息,研究了基于短时傅里叶变换(STFT)迭代实现的多项式Wigner-Ville分布(PWVD)、L和S类高阶时频分布的方法。依据定量时频聚集准则,提出迭代参数自适应最优化选择方法。与其他时频方法相比,在保持STFT对多分量信号无交叉干扰特性的前提下,此方法进一步提高了时频聚集性。通过仿真实验验证了本文给出方法的有效性。     

基于加权相关信号子空间的多频相位融合方法

针对多频干涉合成孔径雷达(InSAR)干涉信号不同频率分量的相位融合问题,提出基于加权相关信号子空间方法(CSSM)的多频相位融合方法。该融合方法采用联合像素模型构建信号模型;对 CSSM构造聚焦矩阵的思想进行改进,通过对各频率分量对应的协方差矩阵进行加权聚焦应对不同频率分量的信噪比差异;并采用联合子空间投影方法估计干涉相位。仿真数据和 SIR-C雷达实际数据验证表明,该方法能够有效改善多频 InSAR的干涉相位估计性能。     

定子绕组诊断的分离电压和电流正负序分量法

感应电机早期定子绕组故障表现不明显,并且受到电源和负载等外部条件的影响而难以准确检测,如瞬时功率分解法受转子转速、电流波动和电源频率影响较大;对称分量法处理定子绕组不对称问题的效果不理想;同步速坐标变换法计算复杂.为此引入了分离定子电压和电流正负序分量的方法来提取故障特征.采集到的数据先进行低通滤波处理,减弱高次谐波和噪声的影响.采用电源变换消除对负序分量来源的判断;Park 变换将信号从三维坐标转换到二维坐标中;Hilbert变换的频率相移特性可以分离信号的正负序分量.仿真结果表明:该方法可以消除其他非故障因素的影响,准确提取定子电压和电流的正负序分量,并可根据电源的不对称度,分别采用定子负序电流和负序阻抗来表征故障的严重程度.该方法解决了早期定子绕组故障检测的难题,可应用于实际工程中.     

水下主动声引信回波集成检测方法

针对水下主动声引信在复杂的自然干扰下难以准确检测的问题,结合目标回波信号与混响等干扰的各种宏观和微观信息,一方面利用改进的经验模式分解方法对引信系统接收的原始信号进行处理,得到不同模态的本征模式分量,以实现目标回波与混响的分离;另一方面利用本征模式分量得到瞬时频率方差检测统计量和能量检测统计量,将瞬时频率方差检测统计量和能量检测统计量进行组合,构建集成检测器,实现对水下主动声引信的优化检测。试验结果表明,与基于常规能量检测和瞬时频率方差检测方法相比,该方法具有更好的检测性能。     

基于FFT旋转弹丸转速数据处理方法

针对高速旋转弹丸的转速测试问题,分析了转速测量装置硬件设计和转速数据的处理方法。根据电磁感应原理。利用傅里叶变换技术将时域电压信号转换为频域信号,对含有噪声的电压信号进行频谱分析,提取幅值最大的频率分量所对应的频率值即可认为是弹丸的实际转速,其它频谱分量认为是噪声分量。在某靶场进行实际弹道实验,利用所提方法对实际实验数据进行处理,得到了全弹道的转速-时间数据。实验及数据处理结果表明:所提方法可行,对实际工程应用具有较大的指导意义。     

一种新的水声目标辐射噪声特征提取模型

针对复杂环境中水声目标辐射噪声特征难以准确提取的问题,提出了一种新的基于第二代小波变换(SGWT)、改进的经验模式分解(EMD) 和Hilbert包络解调分析(HESA)的水声目标辐射噪声特征提取模型.首先,该模型利用SGWT滤除水声目标的非平稳辐射噪声信号中的噪声成分;其次,通过改进的EMD方法对滤波后的信号进行分解,提取信号的本征模式分量;最后,对这些本征模式分量进行HESA处理,从而实现辐射噪声特征的提取.将该模型应用在仿真和实测的水声目标辐射噪声数据的特征提取中,测试结果表明,同常规的小波滤波和HESA相比,该模型能够有效地提取出辐射噪声特征.     

未知包络多分量线性调频脉冲信号参数估计

针对雷达侦察中的未知包络线性调频（LFM）信号参数估计问题,基于时频分析与相干积累,提出了脉冲数、调频率、中心频率、时延和脉宽参数的估计方法。利用时频分析对脉冲数与调频率进行粗估计,结合分数阶傅里叶变换（FRFT）完成脉冲数与调频率精估计;进行局部相干积累,提取中心频率、时延和脉宽。仿真分析表明：多分量LFM信号中的强脉冲可能对弱脉冲信号的参数估计产生干扰。针对该问题,在FRFT域对强脉冲进行了遮蔽处理。推导了估计参数的克拉美劳下界,并对估计误差进行了分析,结果表明：对于多分量LFM脉冲信号,遮蔽强脉冲信号后,弱脉冲信号的脉宽估计精度可显著提高。     

基于局部熵的超声信号阈值降噪方法

针对使用超声探伤方法检测金属材料时结构噪声难以消除的问题,提出将具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与局部熵改进的阈值算法相结合的降噪方法,对金属材料的超声信号进行降噪处理。采用CEEMDAN方法分解超声信号,得到多个本征模态函数(IMF)分量与残余分量;计算原信号的局部熵,并根据超声波的传播原理对局部熵数值进行校正,以及确定局部熵的最佳计算窗口长度,使用局部熵改进的阈值降噪算法,对含有结构噪声的IMF分量进行降噪处理;将降噪后的IMF分量与残余分量累加,获得降噪后的重构信号。通过对实测的金属材料超声信号进行试验,结果表明,该方法能够有效去除结构噪声,且最大限度地保留了缺陷信号,降噪效果明显。     

小波包在异步电机转子断条故障检测中的应用

在异步电机转子断条故障检测中,将原信号最优小波包分解,经自适应滤波后再信号重构.先计算出每个子频带代价,选择相应频率空间构成最优小波包.再定义最优小波包选择的代价函数,并保留自相关函数和最大频率空间.对得到的频率空间上原信号分量进行自适应滤波,最后将滤波后原信号所保留的频率空间经同样的小波包重构,由此完成对频率分量的剔除.     

强背景噪声下的小波熵模极大值消噪方法

针对矿井提升机特征信号在强非平稳和强噪声背景下难以有效提取的问题,结合小波能量熵理论与小波模极大值的奇异性理论,提出一种有效的强背景噪声下提升机信号消噪方法。该方法利用信息熵能定量描述时-频域能量概率分布的特性,采用小波熵自适应确定噪声阈值,有效去除随小波分解尺度增大而不断减小的小波模极大值,保留随尺度增大而增大的模极大值,并重构经有效过滤的剩余小波模极大值,实现强背景噪声下噪声信号与真实信号的有效分离。通过对仿真信号和提升机实测信号的应用,表明了该方法消噪效果明显,消噪数据可靠,提高了强背景噪声下提升机故障诊断的数据可靠性。     

局域波降噪及样本熵在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱振动信号中存在大量背景噪声及以往故障诊断中在时域、频域寻找与故障相关信息过程相对复杂的问题,提出了一种将局域波降噪与小波包分解提取频带能量最大信号的样本熵作为特征量相结合的齿轮箱故障诊断方法.首先,以峭度值作为依据对局域波分解后的各IMF(本征模式分量)分量进行重构,完成对原始信号的降噪.接着对降噪后的信号进行小波包分解并计算各子带的能量,选取子带能量最大的频段信号计算其样本熵作为特征量完成对故障的识别.以齿轮箱试验台实测信号为对象进行对比分析,证明了该方法的有效性.     

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一,发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低,甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中,因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征。针对上述问题,提出参数优化变分模态分解(VMD)的扭振信号瞬时频率特征提取方法。通过采用粒子群优化算法,以能量熵为适应度函数优化VMD参数,得到最优组合。采用最优参数组合对扭振信号进行降噪和重构,对重构的扭振信号进行零点线性插值,计算两脉冲之间的间隔,得到扭振瞬时转速波动信号。对瞬时转速波动信号进行频谱分析,实现对扭振信号瞬时频率特征提取。惯性载荷扭振实验结果表明：在转子转速为600 r/min、扭振激励频率为50 Hz的条件下,对采样频率为20 480 Hz的位移信号做参数优化VMD能精确提取扭振瞬时频率特征,误差小于1%。     

误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法

针对旋转机械设备受到测量误差及系统误差等因素影响,导致滚动轴承多故障模态信号难以分离的缺陷,提出一种误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法。对故障信号进行白化预处理得到白化矩阵,进而计算白化矩阵的4阶累积量,并构建4阶累积量矩阵;将累积量矩阵对角化,并取前K个较大特征值对应的特征向量作为新累积量矩阵;利用总体最小二乘方法估计最小化新累积量矩阵与目标正交矩阵的误差函数,最大程度地联合近似对角化新累积量矩阵,实现多故障信号的分离估计;为进一步评估该方法的有效性,选用时域相关系数及时频域双谱估计两种评价方法对分离结果进行验证。结果表明,该方法分离出来的信号与源信号相关系数高,并且时频域双谱估计相似,是一种有效分离多重故障的方法。     

参数化时频分析在连续波有源探测中的应用

针对双曲调频信号在连续波有源探测中的目标回波检测和直达波干扰抑制问题,提出了基于参数化时频分析的连续波信号处理算法。首先,通过分析双曲调频连续波的信号时频特性,结合参数化时频分析思想,提出了适于有源探测的频域参数化时频变换和针对双曲调频信号的核函数设计。然后,为抑制接收信号中的直达波干扰,采用参数化旋转时频变换处理接收信号,并进行时频域滤波以分离信号分量,再利用反变换重构回波信号。数值仿真和海上实验结果表明,所提算法不仅能准确估计信号时频特征、有效获取双曲调频连续波信号的时频增益、提升检测性能,还可以有效抑制直达波干扰。     

基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法

滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析（PCA）方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。     

一种基于时频分析的多跳频信号盲源分离算法

针对多个无人机遥控信号的分离问题,提出一种基于时频分析进行数据处理的多跳频(frequency hopping, FH)信号盲源分离(blind source separation,BSS)算法。利用不同跳周期的跳频信号驻留时间的差异性,改进时频脊 线的提取;利用小波变换检测改进后时频脊线的突变点,求脊线最大驻留时间即为跳频信号中的最小跳周期;分离 出不同跳周期的跳频信号,并基于时频能量值的不同,对不同信号幅度的跳频信号进行盲源分离。结果表明：与同 类算法相比,该算法在不依赖多通道数据的采集及混合矩阵估计等情况下,可实现单通道情况下多跳频信号的盲源 分离,具有一定的工程应用价值。     

基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明：该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。     

Optimal Time-Frequency Atom Search Based on Adaptive Genetic Algorithm

Adaptive signal decomposition is an important signal processing method.The chirp-based signal representation,for example,the Gaussian chirplet decomposition,has been an active research topic in the field of signal processing.A main challenge of the Gaussian chirplet decomposition is the numerical implementation of the matching pursuit,which is an adaptive signal decomposition scheme,and the challenge remains an open research topic.In this paper,a new optimal time-frequency atom search method based on the adaptive genetic algorithm is proposed,aiming to the low precision problem of the traditional methods.Firstly,a discrete formula of finite length time-frequency atom sequence is derived.Secondly,an algorithm based on the adaptive genetic algorithm is described in detail.Finally,a simulation is carried out,and the result displays its validity and stability.     

基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取

针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构。多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势。采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取。行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障。