自适应最稀疏时频分析方法的分解能力研究

自适应最稀疏时频分析(adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法将信号分解转化为最优化问题,在优化的过程中实现信号的自适应分解.为了研究ASTFA的分解能力,在定义分解能力评价指标(Evaluation Index of Decomposition Capacity,EIDC)的基础上,以双谐波分量合成信号模型来研究幅值比、频率比、初始相位差对ASTFA的影响.同时,将ASTFA方法与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)进行对比分析.研究结果表明,ASTFA方法的分解能力基本不受幅值比的影响,可分解的极限频率比较大,不受初始相位差的影响,该方法的分解能力具有明显的优越性.     

基于内禀尺度分量的自适应时频分析方法

在定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号一内禀尺度分量(简称ISC)的基础上,提出一种新的信号自适应时频分析方法-局部特征尺度分解方法(简称LCD).LCD方法可以自适应地将任意一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和.对LCD方法的基本理论进行研究,分别采用LCD方法和经验模态分解(简称EMD)方法对仿真信号进行分析,对比结果表明:LCD方法的有效性及在端点效应、计算时间等方面都优于EMD方法,并且把LCD方法应用于齿轮的实验振动信号分析,LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断.     

基于二次EEMD的转子故障信号时频分析方法研究

HHT时频分析被广泛应用于机械故障诊断中,但其模态混叠成为应用时的瓶颈。针对此问题提出了利用二次集合经验模态分解分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)来消除模态混叠的时频分析方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后选取相关系数较大的分量重构原信号,再利用EEMD对其进行二次处理,便可获得去除模态混叠的时频分布。通过对仿真与实验转子信号分析,该方法可以有效抑制经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的模态混叠现象,相比一次EEMD,二次EEMD去除模态混叠更明显,能有效应用于旋转机械故障诊断中。     

基于稀疏自适应S变换的储层流体流度计算

反射地震数据中的低频信息包含了丰富的与流体流度相关的信息,据此可以从中提取相关储层的流体流度属性,从而可以利用地震数据的低频信息识别流体。因此,为了提高分辨率以及工作效率,将稀疏自适应S变换引入储层流体流度的计算,该方法开发了基于稀疏性的窗参数优化,以用于自适应地调控对不同频率分量的窗函数,应用该方法计算时频谱信息并求取流度可得到较高的分辨率和能量聚集性,此外也省去了参数调节的步骤。相较于常规的时频分析方法,该方法在具有较高分辨率的同时,克服了测不准原理对信号可分辨的限制。因其对不同的频率分量都自适应地获取最优窗参数,通过仿真信号,合成楔形记录试算,稀疏自适应S变换有更高的分辨率和能量聚集性。实际地震数据的试验表明,稀疏自适应S变换可有效地求取流体流度,并较常规时频方法所求流度有更高的分辨率。     

基于CEEMDAN的爆破地震波信号时频分析

爆破监测信号多为含噪信号,噪声会使经验模态分解(EMD)的结果产生严重的模态混淆,使用改进算法EEMD对模态混淆有一定的抑制作用但效果并不明显。为此本研究将使用自适应补充集合经验模态分解(CEEMDAN)来处理含噪信号。比较EMD、EEMD、CEEMDAN对仿真信号的分解结果,计算EMD、EEMD、CEEMDAN得到的IMF的排列熵值,对EMD、EEMD、CEEMDAN的分解结果进行Hilbert变换,并比较三者时频谱的分辨率。最后将CEEMDAN用于水下钻孔爆破地震波时频分析中,结果表明:CEEMDAN不仅对模态混淆具有一定的抑制作用,且其分解结果经过Hilbert变换得到的时频谱在时域和频域上都具有较高的分辨率。     

联合经验模态分解与二次时频分布的参数识别方法

提出了联合经验模态分解和二次时频分布进行模态参数识别的方法.将多自由度系统的响应信号用经验模态分解法分解为单频率响应的振动信号,进而计算模态频率和阻尼;由单频率响应信号的二次时频分布及其与其它质点响应信号的互二次时频分布的比值来识别模态振型,并对一多自由度的线性系统进行了计算,结果表明该方法能较好地识别结构的模态参数,且抗噪声强.     

基于Hilbert-Huang变换的第一心音信号时频分析

根据瓣膜原理,第一心音(S1)是在心脏收缩期由二尖瓣和三尖瓣关闭时引起的振动产生的,含有多个频率分量.对第一心音信号的分析研究,在临床上对心脏疾病的诊断有重要意义.本文用一种全新的时频分析方法:Hilbert-Huang变换(HHT),对30例心音数据进行心音分析实验.实验结果表明:HHT方法可以有效的分析心音信号;S1含有二尖瓣M1及三尖瓣T1两个主要成份;异常S1的M1和T1的频率比正常S1有升高.     

自适应时频分析的发展历程

从分析固定核函数的时频分析法对分析信号的局限出发,引出其于数据的变窗长STFT分析、基于信号的径向高斯核时频分析、自适应配投影时频表示,阐述了Chirplet变换的物理意义和数学基础。这一工作旨在提示揭示自适应时频分析的发展历程,同时阐明作为自适应时频分析的工具,Chirplet变换具有高茺概括框架地位,其他种种自适应分析方法都是其低维持例。     

自适应时频分析的发展历程

从分析固定核函数的时频分析法对分析信号的局限出发 ,引出基于数据的变窗长STFT分析、基于信号的径向高斯核时频分析、自适应配投影时频表示 ,简述了Chirp let变换的物理意义和数学基础。这一工作旨在揭示自适应时频分析的发展历程 ,同时阐明作为自适应时频分析的工具 ,Chirplet变换具有高度概括框架地位 ,其他种种自适应分析方法都是其低维特例。     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

时域加权稀疏约束的空时自适应处理算法

1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法,能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量,但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题,提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束,并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。     

基于EMD时频分析的声波测井油层的信息提取

阵列声波测井信号是典型的非线性、非平稳信号。文中采用EMD（经验模态分解）的时频分析方法,对油层声波信息提取储集层性质。首先对信号进行EMD分解,得到有限个固有模态函数（IMF）,再次对每个IMF做H ilbert变换,求得信号的H ilbert谱的三维分布以及H ilbert边际谱和瞬时能量谱,仿真结果表明,油层中纵...     

基于Chirp原子分解的语音信号时频结构分析

从自适应信号分解的角度出发,使用匹配追踪算法将语音信号分解成非平稳Chirp原子的组合,根据单个Chirp原子的WVD分布线性组合分析语音信号的时频结构.仿真结果表明,该方法时频分辨率高,没有短时傅立叶变换中测不准原理的限制,不受传统WVD分布中有交叉项的影响.     

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。     

基于改进EMD方法的轨道不平顺时频分析

经验模态分解法(EMD)的端点效应是影响该方法精度的难点问题,结合端点效应的产生原理和现有研究成果,采用镜像闭合延拓法和灰色神经网络预测法相结合的方法对信号两端的包络进行延拓;通过对仿真信号和实际信号的分析表明,该方法可以有效抑制EMD方法的端点效应.利用改进的EMD方法对提速干线铁路和客运专线铁路实测轨道不平顺信号进行研究,结果表明:京广提速干线铁路样本段轨道不平顺存在着不同程度的短波和中长波不平顺,而武广高速铁路样本段轨道不平顺主要分布于中长波区段.改进EMD方法为保障铁路安全运营提供了一种新的途径.     

基于经验模态分解的子带自适应声学回声消除算法

在语音通信中,声学回声消除技术用于消除扬声器与麦克风之间耦合产生的回声干扰.在声学回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于组合滤波器、小波变换实现的.本文基于经验模态分解提出一种新的自适应回声消除算法EMD-APNLMS,它克服了基于组合滤波器算法收敛慢的缺点以及基于小波变换算法需要选择小波基的问题.计算机仿真结果表明,该算法实现了回声的消除,收敛速率较快,非常适用回声这种非平稳信号的处理.     

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计

分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.     

基于希尔伯特黄和时频熵方法检测钢轨扣件扣压力研究

钢轨扣件扣压力对车辆运行安全具有重要作用。该文通过室外试验获得了钢轨在不同紧固条件下的竖向振动加速度响应。采用正交经验模态分解方法得到原始振动信号的正交固有模态函数（Intrinsic Mode Funtion,IMF）。然后基于正交IMFs得到Hilbert时频谱和边界谱,并计算和比较了相应的熵。分析结果表明,该方法可用于检测不同钢轨扣件的扣压力。     

基于BAS优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断

针对复杂工况下轴承载荷的时变非平稳性,文章提出一种基于天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法,以解决复杂工况下难以快速准确判断轴承故障类型的问题。首先,通过对轴承振动信号进行时域、频域特征提取和变分模态分解,得到其固有模态函数,提取其时域、频域和固有模态函数的44个特征构建数据集,作为机器学习诊断网络的输入;其次,通过稀疏自编码器二次特征提取获得更加典型的特征,同时引入BAS算法对堆栈稀疏自编码器的稀疏惩罚因子进行自适应选取以获得最优分类模型;最后,通过Softmax分类层实现对滚动轴承的故障诊断分类。试验结果表明,该方法不仅在平稳载荷下具有很好的轴承故障分类能力,而且在时变非平稳性载荷以及不同测试数据量下仍然具有较好的故障分类效果。     

自适应最优核时频分布在地震储层预测中的应用

提高时频分辨率是频谱成像技术研究的重点。自适应最优核时频分布采用随信号特征自适应变化的核函数,在模糊域对远离原点的互分量进行抑制,并尽可能的保留集中在原点附近的自分量。通过理论模型验证,该方法较好地抑制了交叉项干扰,同时较连续小波变换和平滑伪Wigner-Ville分布等方法具有更高时频分辨率。最后在营尔凹陷长沙岭地区的实例应用中,利用自适应最优核时频分布对该区目标储层进行了频谱成像处理,并结合沉积相特征对长沙岭地区进行有利区带预测。结果表明:该方法适用于实际地震信号的时频分析,对储层刻画优于传统方法,且对研究区储层预测具有有效性。