自适应时间尺度分解方法及其应用

针对齿轮故障振动信号的非线性、非平稳和多分量的特征,在定义了瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度函数(intrinsic time-scale function,ITF)的基础上,结合固有时间尺度分解中基线信号的构造方法,提出自适应时间尺度分解(adaptive time-scale decomposition,ATD)的时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度分量之和.仿真分析验证了ATD方法的有效性以及定义本征时间尺度函数方法的合理性.分别将ATD、经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和固有时间尺度分解(ITD)与包络解调分析相结合应用于斜齿轮故障诊断中,实验结果表明:自适应时间尺度分解方法在保证分解结果正确性的前提下,计算效率方面具有明显优势,将该方法与包络解调相结合能够有效提取到齿轮的故障特征.     

基于希尔伯特振动分解的心音身份识别算法

心音信号是典型的非平稳信号,该文提出了基于希尔伯特振动分解的心音信号分析方法.将心音信号分解为一组自适应谐波分量作为特征参数进行身份识别.对码本大小为60的心音数据库进行实验,结果识别率到达93.3％,证明了这个方法的有效性.     

噪声抑制：子空间方法

子空间方法是现代信号处理的一种重要方法,根据子空间方法进行噪声抑制的原理,基于主特征子空间的自适应滤波器可以克服自适应噪声抵消中的某些缺陷。主特征子空间自适应滤波器通过主分量网络来实现。最后,给出了语音信号中噪声抑制的计算机模拟结果。     

基于径向基函数神经网络的自适应滤波器

自适应滤波器在信号检测、信号恢复、数字通信等领域中被广泛应用。传统的自适应滤波器主要在时域中实现。通常采用算法简单、稳健性好的自适应LMS算法。但LMS算法对输入信号的自相关矩阵具有很强的依赖性,因而自适应率不高。本文提出利用RBF神经网络实现的自适应滤波,并将其用于语音除噪和脉象信号的除噪。仿真结果表明该方法具有良好的非线性噪声抑制能力。     

经验模态分解在电力绝缘气体SF6红外光谱去噪中的应用

经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势。本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍E MD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频I MF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号。分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势。     

基于KPEMD与INFO-SVM的柱塞泵故障诊断

针对难以从转辙机柱塞泵的非线性振动信号中有效提取故障特征以及各分量之间存在模态混叠现象等问题,提出了一种非线性自适应正交经验模态分解(Kernel Principal Empirical Mode Decomposition, KPEMD)与向量加权平均算法优化的支持向量机(INFO-SVM)结合的故障诊断方法。首先通过KPEMD方法将原始信号分解为多个IMF分量,根据相关系数筛选出故障信息丰富的敏感分量;其次提取敏感分量的时域频域特征及能量熵构造混合特征样本集;最后输入到INFO-SVM多分类器中进行故障识别。利用柱塞泵实验数据进行对比分析,结果表明：KPEMD能够有效减弱模态混叠现象,充分提取故障信息,INFO优化SVM的识别准确率优于其它常用算法的优化结果。本方法能有效识别出转辙机柱塞泵的不同故障类型,诊断准确率达到98%。     

基于小波分析的改进旁瓣相消宽带信号波束形成算法

研究了改进的旁瓣相消算法,该算法利用小波滤波器组阻塞接收信号的期望信号分量进行自适应的波束形成。经过改进算法处理后,阵列信号的协方差矩阵中不包含期望信号分量,从而克服了当存在系统误差时自适应波束形成中期望信号相消的问题,并解决了在实际应用中旁瓣相消波束形成算法GSC波束形成算法需要构造与期望信号的导向矢量完全正交的阻塞矩阵的难点问题,从而达到提高系统稳健性能的目的,仿真结果验证了该算法的性能优于传统的MVDR方法和基于MVDR的对角加载方法。     

调制故障源信号盲分离的经验模态分解法

针对非线性、非稳态、含噪原始信号混合且混合信号数目小于源信号数目的旋转机械调制故障源信号盲分离问题，提出了一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)相结合的方法.对混合信号进行经验模态分解提取嵌入在信号中的所有振荡模式，应用主成分分析方法对所提取的模式进行共性分析，得到模式中的主要成分.利用该方法对仿真数据和两通道滚动轴承加速度振动数据进行了分析，结果表明，该方法能够有效突出旋转机械的故障特征频率成分，避免了误诊断，且适用范围优于独立分量分析方法.     

基于算法的磁悬浮电机拖动系统多频率振动控制方法与实验研究

针对高速磁悬浮电机拖动系统中转子本身的不平衡振动和由于不对中导致旋转时产生二倍转频振动,提出一种基于FIR滤波器的自适应前馈控制方法,把转子之间的扰动看成是不同频率的扰动,对两轴建立数学模型,将自适应滤波器的输出作为补偿信号与扰动相抵消.通过广义根轨迹分析了加入了前馈控制后对磁轴承控制系统稳定性的影响,并分析了在不同步长不同阶数下自适应前馈控制器的性能.仿真结果表明,该方法能有效地抑电动机转子轴的基频和二倍频振动,在电机对拖实验中,当转速为10 000 r/min时,转子基频和二倍频振动增益分别减小12.1d B和19d B,位移跳动量降低了67.56%.     

基于VMD-HHT方法的水电机组启动过渡过程振动信号分析研究

为了解决水电机组启动过渡过程振动信号特征频率提取困难问题,采用一种较新的处理非线性非平稳信号自适应方法---变分模态分解（VMD）,并用于葛洲坝某台机组启动过渡过程振动信号分析。通过Hilbert-Huang（HHT）变换对VMD分解得到的各固有模态函数（IMF）进行瞬时频率计算,得出相应Hilbert谱图,并将结果与经验模态分解（EMD）方法进行对比。结果表明：经VMD分解后,机组启动过渡过程振动信号各分量频率变化与机组转速时变规律吻合良好,能够有效提取特征频率,较EMD具有更好的自适应性,分析结果更加准确有效,能够更好的揭示水电机组过渡过程信号中的振动规律。     

基于ICA的步进频率探地雷达目标信息提取研究

基于独立成分分析较强的信号分析能力,提出了一种针对步进频率探地雷达的独立成分分析与中值滤波处理相结合的目标信息提取方法,从进频率探地雷达回波信号中提取出目标信息。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。     

基于PRONY特征提取的谐振接地电网故障选线相关分析新方法

用各馈线故障零序电流故障发生后第1个周波采样数据对应减去故障前1个周波数据,再对应减去故障后第10个周波数据,得到零序电流的暂态纯故障分量.设计一个具有相位自动补偿功能的数字低通滤波器,对零序电流的暂态纯故障分量进行滤波,用以提高Prony的拟合效果.对滤波后各馈线零序电流的暂态纯故障分量进行Prony拟合,提取其主振荡频率信息.利用故障馈线与健全馈线的零序电流在主振荡频率处相关性最弱的特征,对故障零序电流的主振荡频率分量在一定数据窗下进行综合相关度分析,选择综合相关系数最小对应的馈线为故障馈线.大量仿真结果表明该方法选线准确、可靠.     

一种快速鉴别黑米真伪的方法

基于黑米中的特征物质黑米色素在不同pH值下呈现不同颜色及其主要成分花青素与Fe^2＋形成黑色配合物的原理,研究了一种快速鉴别黑米真伪的方法.将黑米浸提液分别滴在空白滤纸和碱性滤纸上,用肉眼观察滤纸的颜色变化情况,再在该处滴加硫酸亚铁溶液,用同样的方法进行鉴别.黑米色素在空白滤纸上呈紫红色,在碱性滤纸上呈蓝色,再在其上滴加Fe^2＋溶液后,滤纸上呈现黑色斑点,以此现象来鉴别黑米的真伪.该方法可靠、操作简单、方便快捷,可用于快速鉴别黑米的真伪.     

基于平均值理论的谐波电流检测的研究与仿真

针对谐波检测方法中低通滤波器的延时问题,分析了瞬时无功功率理论的原理,采用了电流平均值法,并针对传统电流平均值法的缺陷,提出了改进电流平均值法.该方法在滤除瞬时交流分量时采用不同的积分周期,提高了响应速度和检测精度,能准确地检测出谐波电流.仿真结果及分析表明,采用改进平均值算法的有源滤波器能实时检测和补偿负载谐波电流,达到较好的滤波效果,适合于对电能质量要求较高的用户.     

基于独立分量分析的物联网多设备通信干扰抑制方法

通信干扰信号的增多,严重影响到了物联网多设备的正常通信,因此提出基于独立分量分析的物联网多设备通信干扰抑制方法。物联网多设备通信系统的干扰信号通过梳状滤波器和功率放大器转变为梳状阻塞干扰信号,通过独立分量分析的混合模型、解混模型和假设条件实现干扰信号独立分量分析,分离物联网多设备跳频信号和梳状阻塞干扰信号,实现干扰抑制。实验结果表明,该方法对混合信号的分离效果好,能有效抑制物联网多设备通信中的梳状阻塞干扰。     

无源滤波电路的稳健优化设计

针对实际电路系统元件参数值存在离散性以及老化、环境变化等因素使实际参数值偏离设计值而导致滤波特性改变的实际问题,建立了以系统滤波性能波动最小、元件参数值的相对容差范围最大以及参数变化时滤波性能的波动量最小的稳健优化设计数学模型.运用离散随机方向搜索、复合型等优化设计技术相结合的方式进行数值求解.应用于800MHz发射机带通滤波电路的设计中,获得了满足工程实际要求的元件参数值,给出了元件参数值的最大允许波动范围及此条件下的滤波性能的最大波动范围.对比原设计方案及容差优化设计方案,稳健优化不仅使系统的通带具有较好的平坦特性,且在元件容差较大时通带波动性也较小,即稳定性得到提高.     

窄带滤光片光学极值法直接监控的光学设计

窄带滤光片是应用于光谱学、激光、天文物理学、通信等各个领域的光学组件,精确控制每一层膜厚是制备滤光片的困难所在.采用光学极值法直接监控工件,可以同时制备多件滤光片.设计了监控光路和信号获得电路,通过探测到的测试信号,监控薄膜膜厚,实现了直接监控.     

Kalman滤波器的抗干扰算法

在Kalman滤波意义下,提出将观测值划分为正常和病态两种属性,病态值可以是通常的野值,也可以是部分的正常值,这种模糊划分降低了辨识的难度,也比较符合客观实际,避免了由于划分不当所造成的误判或漏判情况的出现;为了提高Kalman滤波器的抗干扰能力,通过对新息分量统计特性的逐一修正,提出了重新构造状态估计的改进算法.由于充分利用了新息各分量服从正态分布的统计特性,所以算法具有结构简单,计算量小的特点.仿真实验表明,不论出现何种形式的干扰,算法都具有稳定的滤波性能,不仅克服了经典Kalman滤波器易受干扰,滤波效果不稳定的问题,而且克服了众多Kalman滤波改进算法的不足之处,适用范围更为广泛.     

PCA-BP神经网络在流域水质评价中的应用

针对BP神经网络法在进行多污染特征的流域水质评价时面临的训练样本、验证样本的稀缺问题,提出一种基于主成分分析PCA - BP神经网络的水质评价模型.首先利用污染分担率算法筛选出能够全面反映流域整体超标情况的一组水质指标,然后利用主成分方法获取流域水质污染特征,解决训练样本过少的问题,并通过设计模型的验证条件,解决没有验证样本的问题.通过实例研究,表明主成分PCA - BP神经网络适合用于流域的水质评价,评价结果较为精确、可信.     

基于同态滤波的彩色图像光照补偿方法

为了消除光照对彩色图像的影响,提出了一种基于同态滤波的光照补偿方法。在频域内采用同态滤波对图像进行处理,然后将巴特沃斯高通滤波传递函数引入同态滤波器中,设计出一种新的动态巴特沃斯同态滤波器,增强图像在YIQ色彩空间中的亮度分量,并保持图像色度分量不变。在增加图像高频分量的同时,削减低频分量,弥补由光照不足引起的图像质量下降,最终实现对图像的光照补偿。实验结果表明,该方法在弱化光照影响,提高图像质量方面具有良好的性能,是一种比传统高斯高通滤波和直方图均衡更有效的彩色图像光照补偿方法。