基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

基于VMD和HSA的水声跳频信号时频分析方法

针对水声通信中低信噪比条件下的水声跳频信号检测和参数估计问题,提出了一种新的基于变分模态分解(VMD)和希尔伯特谱分析(HSA)相结合的水声跳频信号时频分析方法。VMD是一种新开发的自适应信号分解技术,可以完全不递归地将多分量的信号分解成许多准正交的固有模式函数。首先重点分析了VMD算法,然后简单介绍了HSA方法,最后将VMD和HSA相结合的方法应用于水声跳频信号分析。利用数值模拟的水声跳频信号进行实验仿真,结果表明本文的方法可以获得高清晰度、高聚集性的时频图。     

基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析

为了确定板带连轧中多台轧机振动的起振顺序,首先在形态非抽样小波一般框架的基础上,构造了一种基于多尺度平均滤波器的形态非抽样小波.然后通过仿真实验,得到此形态非抽样小波尺度与频率之间的关系.最终利用基于多尺度平均滤波器的形态非抽样和S变换的方法对轧机振动信号进行分析,成功提取了故障频率的起振时间,确定了轧机的起振顺序.     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.     

基于改进S变换的语音信号时频分析

STFT分辨率固定,小波变换会出现局部相位信息且时间-尺度关系不适合直观视觉分析。提出基于改进S变换的语音信号时频分析。样条小波作为小波变换母小波乘以相位因子得到改进S变换,具有多分辨率和相位因子,并适合直观视觉分析。仿真实验得到的时频分布结构图与STFT、小波变换分布比较,显示改进S变换时频结构更加细致。     

岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪

研究了采用经验模态分解（EMD）法对信号进行滤波、消噪的原理和过程，运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较，并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明：采用小波与EMD2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果，而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪，更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征，具有自适应强和灵活、有效的特点，是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。     

一种基于EMD技术的语音信号去噪算法

分析了基于经验模态分解(EMD)方法的含噪语音信号尺度滤波特性,并根据清音和浊音的不同特点,应用软门限方法对以宽带随机噪声为背景的语音信号IMF分量作门限处理,提出了一种基于EMD的语音信号噪声处理的算法,计算机实验仿真结果表明,该算法具有较好的语音去噪效果和较小的语音失真性能。     

基于局部递归率分析的振动信号非平稳评价

针对土木工程结构环境振动信号非平稳程度评价的问题,提出一种新的基于递归量化分析的评价环境振动信号非平稳程度指标.首先,研究递归图中反映信号非平稳特征的模式,根据递归量化分析中已有的信号非平稳程度评价指标即递归趋势应用于土木工程结构环境振动信号时的不足,将质量损失函数理论引入递归量化分析,分析递归图中局部递归率的变化情况,并以最小局部递归率为基准,提出一个新的衡量信号非平稳程度的指标——递归损失量;然后,以几种典型的非平稳信号为例,分别计算2种非平稳评价指标并进行对比分析,讨论其差异及各自不同的适用条件;最后,将指标用于桥梁结构环境振动信号的非平稳程度评价.计算结果表明:提出的递归损失量比递归趋势更能适应环境振动信号的特点,能够对环境振动信号的非平稳程度进行更客观的评价.     

基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断.     

环境激励下人行桥振动时频分析

为研究人行桥在不同环境激励下的振动响应规律,采用Hilbert-Huang变换对某人行桥在噪声激励、车辆荷载、行人荷载以及车辆-行人荷载耦合激励条件下的加速度响应进行分析。结果表明：噪声激励、车辆荷载、人行荷载、车辆-行人耦合激励条件下人行桥的加速度响应幅值逐渐增大,脉冲指标呈逐渐增加的趋势,功率谱幅值不断向高频段偏移。四种激励下,人行桥的加速度响应经过EMD分解后的前五阶IMF的方差贡献率及相关系数较大,且瞬时振幅和瞬时频率呈减小趋势;其能量分布随加速度幅值的增大逐渐增大,车辆荷载作用下其能量熵值最小,能量分布相对均匀。Hilbert-Huang变换对处理复杂环境激励下的桥梁振动响应具有较好的识别效果,本文的分析过程可为同类振动信号处理所借鉴。     

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

本文利用小波分析技术在故障信号检测中的应用进行了研究，针对消噪阀值的选取，采用了一种基于非线形浮动阀值的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法，检测结果表明，在故障检测前先对故障信号进行消噪。有利于提高汽轮机振动检测的准确性．