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相似文献
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1.
基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.  相似文献   

2.
基于改进随机减量法和小波变换提出了一种新的结构模态参数统计识别方法.随机减量法改进后可直接处理零均值非平稳响应信号,得到自由衰减响应,小波变换的时频域特性可解耦密频、低阻尼系统,自助分布的统计估计能力考虑和降低模态参数识别的不确定性.对提出的方法进行了完整的理论推导,并通过一个四自由度系统的数值算例验证了该方法可靠性.相比较传统的时域方法和直接小波变换方法,该方法具有更高的识别精度,尤其是阻尼比系数.随后的抗噪能力验证结果表明该方法在15dB噪声干扰下仍能够稳定、准确地识别出系统的模态参数,可适用于环境激励下模态参数识别.  相似文献   

3.
提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法.用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别.与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进.试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中.  相似文献   

4.
为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。  相似文献   

5.
针对Morlet小波变换结果中的特征提取问题,对连续小波变换得到的小波系数矩阵进行奇异值分解(SVD),分析了所获得的奇异值与Morlet小波变换结果中的特征信号以及噪声的对应关系.基于这种关系,通过选择合适的奇异值进行重构,清晰地提取到Morlet小波分解结果中的有效特征信息;进一步计算得到频率-能量谱,根据峰值位置能够提取冲击特征.将该方法应用于轴承振动信号的故障特征提取,并与其他方法进行了比较.结果表明,文中方法所获得的故障波形非常清晰,在低信噪比时具有较好的故障特征提取效果.  相似文献   

6.
提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.  相似文献   

7.
提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量;利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.  相似文献   

8.
提出一种基于平稳小波变换和奇异值分解的电力电子装置周期性故障波形的分类方法.该方法利用平稳小波变换的冗余性和奇异值的稳健性.其步骤为:对周期性故障波形进行平稳小波变换,将信号分解到多个小波子空间;将平稳小波变换后的小波系数矩阵奇异值进行分解,即采用K-L变换对子信号进行特征压缩,并以奇异值向量作为特征向量;按照向量的空间距离对故障波形进行分类实现故障的分类诊断.以精确的半导体器件模型建立的PSPICE逆变器故障波形为例,分别用该方法和小波子带能量法对逆变器的IGBT开关故障进行分类.研究结果表明,与采用小波子带能量法相比,采用所提方法能够精确地对22种逆变器断路故障进行诊断,且受小波分解层数的影响较小,分类边界较清晰,其类间距与类内距之比是小波子带能量法的2.5倍,抗噪性能好,正确识别率高5%.  相似文献   

9.
文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法.该方法首先使用基于Burg算法的自回归功率谱替代傅里叶频谱划分频谱区间,改进傅里叶频谱分割过程,以此构造经验小波滤波器组,将结构响应信号自适应地分解为一系列固有模态函数(intrin-sic mode function,IMF),再利用NExT得到单分量信号的自由衰减响应,最后通过NHT和曲线拟合识别结构的阻尼比和自振频率.利用该方法对数值模型和台风"海棠"影响下台北101大楼的结构响应进行了模态参数识别分析.研究结果表明,文中提出的模态参数识别方法用于超高层建筑模态参数识别具有有效性、准确性和适用性,该方法可以利用非线性、非平稳、动态响应小且噪声水平高的结构响应信号,准确地估计超高层建筑的固有频率和阻尼比.  相似文献   

10.
基于奇异值分解的连续小波消噪方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.  相似文献   

11.
台风下斜拉桥风致振动和动力特性分析   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
基于东海大桥健康监测系统得到的斜拉桥在"罗莎"台风下的结构动力响应和环境因素的监测数据,分析了台风的风特征、风致结构振动和风荷载下的结构模态参数的变化.结果表明:随着风速的增加,风的紊流强度是逐渐降低的;随着风速的增大,结构的竖向、横向和扭转加速度是逐渐增大的.基于小波变换和奇异值分解得到在台风期间的结构模态参数,同时对比分析了台风下的结构的模态参数和低风速下的结构的模态参数.在台风作用下,结构的模态频率随着风速的增加而降低,模态阻尼比随着风速的增加变化不明显.  相似文献   

12.
柴油机振动信号的小波包奇异值降噪   总被引:5,自引:0,他引:5  
柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率。  相似文献   

13.
利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.  相似文献   

14.
本文提出了一种基于三维细胞神经网络(CNN)混沌系统和Logistic混沌映射的双混沌DWT-SVD数字水印的新算法。具体步骤是:利用三维CNN混沌系统和Logistic混沌对水印图像进行加密处理,选取载体图像经小波分解后的低频系数进行奇异值分解,然后将加密水印嵌入到奇异矩阵中,最后进行反奇异值分解和逆小波变换得到含水印图像。经实验仿真,通过PSNR和NC等定量指标证明使用该方法,水印具有很强安全性、鲁棒性和不可见性,并且经噪声、剪切、旋转、滤波等攻击后,提取出的水印与原始水印NC均保持在98%以上,鲁棒性极好。  相似文献   

15.
基于复小波变换的拉索结构阻尼比识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用复小波变换对结构自由响应信号进行分析,推导出信号小波变换的脊线包含结构频率与阻尼比信息;采用动态规划的方法提取小波脊线,用最小二乘拟合方法识别结构固有频率和阻尼比.并对一数值算例信号添加不同噪音进行分析,与对数衰减率法识别结果进行对比,验证了方法的有效性和抗噪性.数值算例结果表明:提出的方法能有效识别结构频率与阻尼比;与对数衰减率法相比,小波方法具有更高的稳定性和抗噪性.将提出的方法用于安装减震器拉索的试验研究,较好地识别出了结构模态频率和阻尼比.  相似文献   

16.
以含损伤的框架结构为研究对象,对损伤位置和损伤程度进行识别。运用有限元分析原理,采用Lanczos法得到框架结构的转角模态,对其转角模态进行连续小波变换可以得到结构的小波系数,再由小波系数模极大值确定损伤的位置。以损伤后结构的固有频率作为神经网络输入参数构造神经网络,从而实现对框架结构损伤程度的识别。通过对一平面框架结构的损伤识别计算分析,验证了方法的有效性。  相似文献   

17.
提出了基于波变换模极大值矩阵奇异值分解的方法,用该方法获得的奇异值特征矢量作为信号的特征可以压缩特征维数,而且更容易进行计算机自动识别,同时还具有时间平移不变性的突出优点。仿真实验表明了该方法的有效性。  相似文献   

18.
研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。  相似文献   

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