用几何最小二乘法改进 ITD 法的阻尼识别精度

ＩＴＤ（ＩｂｒａｈｉｍＴｉｍｅＤｏｍａｉｎ）模态识别方法可不用输入系统的信息就识别系统的模态参数，但识别的模态参数常常很不精确，且阻尼比的识别精度很差。当激励信号不是独立白噪声信号时，不应该采用ＩＴＤ法进行模态识别。推导了ＩＴＤ法识别的模态频率和阻尼比的相对误差公式，由此分析了造成阻尼比识别结果很差的原因，并且引入了Ｉ－ｂｒａｈｉｍ提出的双最小二乘算法（ＤＬＳ），在此基础上，提出了几何最小二乘法（ＧＬＳ）。通过理论推导和算例验证得到：一般情况下，ＧＬＳ和ＤＬＳ算法均可提高阻尼比的识别精度，且前者的识别结果优于后者。     

基于听觉场景分析的近讲语音增强算法

针对近讲场景,提出一种双麦克近讲语音增强算法。该算法基于耳间延时差(ITD)、耳间强度差(IID)特征来区分目标语音,利用声学掩蔽效应,实现目标语音对背景噪声的分离降噪。与传统的单麦克增强方法相比,该算法可消除多种类型噪声且对语音造成的损伤较小。实验表明:该算法能将8～33dB的白噪声、音乐噪声、广播噪声3种噪声类型的带噪语音的信噪比提高到36dB以上,同时保持较高的目标语音可懂度。对于冲击噪声的带噪语音也具有较好的降噪效果。     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

ITO膜方块电阻测试条件的探讨

本文根据半导体材料薄层方块电阻的测试原理，探讨并提出了ITO膜方块电阻的测试条件。     

观测噪声对ITD法模态识别精度影响的研究

本文从理论上论证了观测响应中的噪声对ITD法模态识别精度的影响。对用扩阶数学模型降低噪声影响的理论依据作了数学证明,并提出采用扩阶数学模型时计算自由度数和响应矩阵列数选取的建议。提出了另一提高识别精度的方法——载波法,通过实例计算进一步说明了两种方法的有效性。     

基于风载激励下桥梁结构模态参数识别

对桥梁结构长期运营造成的损伤进行检测时,传统的模态参数识别方法需要激振设备和中断交通,不仅复杂而且易给桥梁结构造成新的损伤。依据模态参数的变化可反映损伤程度的原理,提出无需激振设备的基于风载激励下随机减量/ITD法进行模态参数识别的在线检测方法,为桥梁结构损伤识别提供一种新的途径。识别的一阶固有频率及阻尼比的相对误差仅为1.39%和2.3%。     

模态参数辨识改进算法及其在振动台试验中的应用

结合数据驱动随机子空间法,提出了环境激励下结构模态参数识别的改进ITD法、改进STD法与改进复指数法。随机子空间法的识别精度高,其中Hankel矩阵经过正交投影计算可以保留原始数据中的所有信息,同时去除了噪声,将得到的P矩阵中的数据作为ITD法、STD法与复指数法的输入数据,这3种方法就不再需要采用随机减量法或者自然激励技术进行前处理,避免了这2种前处理方法的不准确性带来的误差,并提高了模态参数识别的计算效率。利用12层钢筋混凝土框架结构模型在振动台试验过程中地震反应记录,识别结构模型模态参数。从而证明3种改进方法在结构模态参数识别中应用的可行性。     

基于ITD的跳频信号跳速估计算法

非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值所构成的一个分析序列,对该序列进行傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳速。该算法具有运算复杂度低、不受时频不确定性原理影响、时频定位精度高的优点。仿真结果显示,该算法能够有效地估计出跳频信号的跳速。     

基于RD&ITD法的JJ160/41-K型石油井架结构的模态参数识别

模态参数作为石油井架结构重要的动力指纹,以JJ160/41—K型石油井架结构为研究对象,通过随机减量法获取环境随机激励下,井架结构的自由振动衰减信号,利用ITD法对单测点和多测点两种情况下的脉冲响应信号进行模态参数识别;并将有限元和频谱分析的模态参数进行对比分析。数值模拟分析表明,利用RD&ITD法识别的模态频率结果基本一致,而模态阻尼比的识别结果则相差较大,同时有限元分析表明,由于噪声的干扰,存在着虚假阻尼比,需要人为地进行甄别。故对于难以直接激励的大型石油井架结构来说,利用RD&ITD法进行系统模态参数识别是可行的,为做好井架结构的安全评估工作,减少工程事故隐患提供了有效的理论依据。     

ITD与DLE相结合的模拟电路故障诊断

指向李雅普诺夫指数(directional Lyapunov exponent,DLE)描述了一个系统在相空间中平衡点附近的特征结构,它与系统参数之间有着直接联系,因而可用来实现对被测系统的故障诊断。但由于对其计算时要求输出相空间轨线在平衡点附近形成单涡结构,因而对激励信号形式提出了很高的要求。利用固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法,将任意混沌激励下的输出信号分解为一组单涡混沌信号,进而对各分量求解DLE曲线;并通过分析DLE曲线所反映的被测系统平衡点附近各个方向上平均发散速率大小的变化,实现对被测模拟电路系统的故障诊断。仿真结果表明,该方法可以有效地对被测系统平衡点附近结构进行分析,可应用于模拟电路的故障诊断之中。