基于阈值和互相关的螺栓超声轴向应力测量算法

准确获取超声波的渡越时间是螺栓轴向应力测量的最基本要求。介绍了两种常用的获取超声波传播时间的方法——阈值法和互相关算法,并将两种算法结合提出了阈值互相关算法,辅以小波降噪算法提高渡越时间计算的准确性,使用碳钢螺栓对算法可靠性进行了验证。试验结果表明,阈值互相关算法受噪声信号影响小,平均误差均可控制在5%内,具有良好的抗噪性能和稳定性,在噪声较大的工程环境中实用性较好。

基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测

针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。

基于小波包变换及互相关的古建木材声发射源定位研究

为研究古建筑木构件在承载过程中产生损伤定位问题,利用铅芯折断在木材表面模拟损伤源结合声发射技术对产生的损伤源进行检测。对采集的声发射信号首先采用小波包分解重构对信号进行去噪处理,利用互相关技术对重构信号进行互相关分析进而确定信号到达各传感器时差,最后结合时差定位法对声发射源进行定位。试验结果表明:该方法可以有效提高损伤源的定位精度,理论值与实际位置相差很小,从而为准确地反演出声发射源提供有效途径。

基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

基于频域阈值处理广义互相关和空间筛选的多源局部放电定位方法

该文针对电力设备的多源局部放电定位问题,提出了基于频域阈值处理广义互相关(frequency domain threshold processing generalized cross-correlation,FDTP-GCC)和空间筛选的多源局部放电定位方法。为实现多源局部放电超声信号的同源时间差提取问题,该文提出了FDTP-GCC算法,该算法直接应用于超声传感设备采集的原始信号,在频域内通过设置幅度谱阈值排除干扰频段,幅度谱归一化突出多源信号时间差的冲激函数特征,直接得到对应同源信号的时间差。通过仿真证明了FDTP-GCC算法进行时间差估计的高准确性、高稳定性、高抗噪能力。为解决FDTP-GCC算法带来的同源时间差分离的问题,该文提出了基于空间筛选的多源局部放电定位方法,并分析了采用基于解析解的算法和智能算法进行空间筛选的定位性能。最后采用双局部放电源进行了定位试验,试验结果表明该文方法提取的时间差误差均在1μs以内,两个局部放电源的定位误差为20.53cm和4.93cm。

水文时间序列小波互相关分析方法

本文系统地提出了基于连续小波变换和离散小波变换的小波互相关分析方法,以及小波互相干性分析方法。在介绍水文序列小波互相关系数求解方法的基础上,提出小波互相关度定量指标,用于描述两时间序列在整体时间域上的互相关关系;并进一步提出绘制小波互相关系数等值线图的方法,以实现对时间序列互相关关系进行"时频综合分析"的目的。对黄河利津站和花园口站54年(1950—2003年)年径流序列进行分析,结果显示:时滞为0时序列在时间尺度为3、7、11和20年时具有良好的互相关关系,较传统方法仅揭示两序列在整体时间域上的线性互相关程度具有优越性,应用其可实现由整体到局部认识时间序列互相关关系的目的。能够分析和定量描述非平稳时间序列在特定时间尺度和指定时滞下的互相关关系,可克服传统互相关分析方法的局限,具有更好的灵活性和适用性。

互相关流量测量的原理及算法研究

相关流量测量技术在解决多相流和困难流体的流量测量问题中具有很大的优越性，超声波互相关流量测量方法的研究是多相流流量测量领域最活跃的研究领域之一。文中介绍了利用互相关法进行流量测量的基本原理，对实现渡越时间测量的三种算法的优缺点进行了具体分析，得出在运用极性互相关算法时，只有将信号量化的＋1、－1两个对称值才可行，并给出具体的计算极性互相关函数的公式，制造出超声波互相关流量测量装置。在紊流状态下（雷诺数的范围为2000－20000）进行单相流流量测试与标准装置比较，系统误差不超过3％。

基于集成SAO优化互相关熵极限学习机模型的变压器故障诊断方法

针对基于传统机器学习的变压器故障诊断方法在数据不平衡、训练数据集存在离群值等条件下稳健性弱和泛化能力不强等问题,提出一种稳健集成学习模型用于实现电力变压器的高精度故障诊断。首先针对离群值对模型稳健性的影响,将互相关熵损失(correntropy loss,CL)引入极限学习机(extreme learning machine,ELM)框架并应用梯度法获得最优解,以构建稳健学习模型CLELM,并利用雪消融优化器(snow ablation optimizer,SAO)优化CLELM的隐含层权重和偏差,以进一步改进其性能。其次,为了增强模型的泛化能力,将多个SAO-CLELM进行加权融合以构成稳健集成学习模型。最后,针对变压器故障数据集不平衡问题,采用合成少数类过采样技术对数据进行扩充,并应用平衡化后的数据训练集成SAO-CLELM模型以实现故障诊断。在两种故障测试集下对所提集成SAO-CLELM模型的故障诊断性能进行了验证,实验结果表明所提模型能获得准确的故障分类结果,说明其具有较高的稳健性和泛化性。

改进VMD与广义互相关在供水管道泄漏定位中的应用

针对管道泄漏定位时,采集到的泄漏信号会受到噪声干扰而影响定位精度的问题,提出了一种参数自寻优变分模态分解结合广义互相关的定位方法。首先,在现有的频域加权函数的基础上,提出了一种复合加权函数,对不同的频域加权函数在供水管道泄漏声信号下的性能进行研究;其次,利用高斯变异和量子行为对粒子群进行优化,建立复合指标排列熵/互信息熵作为适应度函数,改善粒子在求解过程中的多样性;然后,通过改进的粒子群算法优化变分模态分解(VMD)最优参数组合,实现对信号的降噪处理。实验结果表明,文中方法在供水管道泄漏情况下具有更高的定位精度,平均相对定位误差仅为3.7%,且最大误差也只有8.0%,能够有效地滤除原始信号中的噪声干扰。

激光引信信号处理器屏蔽与互相关组合滤波技术

针对激光引信内部高压源的干扰以及激光引信定距目标回波信号信噪比低的问题,基于激光引信信号处理器研究了屏蔽壳体与互相关滤波技术结合抗干扰方法。该方法首先对带孔的屏蔽壳体与互相关滤波算法进行设计,通过其所受到的电磁干扰可以近似模拟干扰平面波,使用不同孔、材料的屏蔽壳体与互相关组合抗干扰。使用HFSS与ModelSim仿真得到滤波结果,双孔铜制屏蔽壳体与互相关结合滤波提升信噪比约为33 dB,双孔屏蔽壳体与互相关单独滤波提升信噪比分别为23.4 dB和8.9 dB且大于其他组合。结果表明,双孔铜制屏蔽与数字滤波结合的方法可以提升激光引信信号处理器的抗干扰能力。

基于加窗互相关函数的微动面波岩溶塌陷探测

文章利用微动面波成像方法对江西某研究区的岩溶塌陷进行探测:先针对微动信号的互相关函数进行窗函数优化处理,提高数据信噪比,改善微动面波的频散能量谱分辨率;再对研究区各组虚源面波记录进行频散曲线提取和反演处理,获得测线上各点的横波速度结构;最后联合各测点反演结果生成测线下方的横波速度剖面,并结合钻孔资料进行地质解释,成功揭示区内岩溶塌陷的分布位置及深度。结果表明:(1)互相关函数计算时的窗函数选取将影响频散能量谱的分辨率,在微动数据处理时应进行窗函数测试;(2)对互相关函数进行加窗处理和优化,可有效提高微动面波的信噪比和频散能量谱的分辨率,拓宽频散曲线的频带范围,提高反演的准确性;(3)微动面波技术在岩溶塌陷探测中具有较好的应用效果,结合加窗函数优化处理能更准确确定地下危害体的范围。

激光外差探测阵列互相关相干累积法

针对粗糙目标导致本振光与信号光波前失配这一技术难题,提出一种基于序列移位与互相关的用于检测微弱外差信号的相干累积法。该方法利用阵列探测器的阵列信号进行互相关运算,将外差信号频谱幅值作为目标函数,快速准确地估计最佳序列偏移量和计算相位调整量,搭建了一套基于高速摄像机阵列探测器的光外差探测系统。仿真分析和实验结果表明,该方法应用于主动光外差探测领域时对相位补偿的精确度更高,信号处理时间可提高到毫秒量级。

基于参考滤波器及互相关算法的砷化镓光纤温度解调方法

本文提出了一种基于参考滤波器及互相关算法的新型砷化镓光纤温度解调方法。该方法利用二次高斯滤波方法实现数据平滑预处理,采用长波通滤波(LPF)波形作为参考波形的改进型互相关算法,实现砷化镓光纤温度的解调。基于获取的互相关运算相关系数结果,采用多次多项式拟合,进一步提高互相关算法解调精度。在-30℃至250℃的测温范围内,该方法的波长解调误差可达到±0.0016 nm,平均温度解调误差为±0.388℃。相较于现有的归一化光强解调法,采用LPF波形作为参考波形的互相关算法在抗噪性能上实现了2.64倍的提升,且较之于未使用LPF参考波形的互相关算法提升了2.08倍。

基于双阵元互相关的北斗系统弱干扰检测方法

随着北斗卫星导航系统的广泛应用,其易受干扰影响的弊端也逐渐显露出来。针对传统频域干扰检测方法中接收机灵敏度受限的问题,提出了一种基于双阵元互相关的微弱干扰检测技术。首先,建立了互相关检测模型;其次,通过理论分析和软件仿真,定性定量分析了干噪比、干扰带宽及互相关积分时长这3种因素对基于双阵元互相关干扰检测性能的影响;最后,通过实测验证了理论分析的正确性和所提方法的有效性。实测结果表明,在干扰带宽为20 MHz时,对1 ms时长的干扰进行互相关检测,可有效检测到电磁环境中功率-110 dBm以下的干扰,突破了传统频域方法-100 dBm的检测瓶颈。

频域互相关的间接飞行时间相机深度图配准

由于间接飞行时间(indirect time-of-flight,iTOF)相机存在空间非均匀性照明的问题,在进行深度图平移配准时,会导致像平面外围区域的测量深度误差较大,影响后续深度配准的准确性.为解决该问题导致的错配情况,提出一种加掩码的频域归一化互相关(normalization cross-correlation,NCC)深度配准方法.对和待配准深度图同一帧的灰度图进行加掩码处理,将非均匀区域掩蔽,然后使用频域的NCC方法进行配准,最后用配准得到的平移向量对两幅对应帧的深度图进行叠加,完成深度配准.该方法在4%的尺度缩放范围内,可以实现正确配准,水平方向的像素相对误差可以达到1.97%,垂直方向像素相对误差可以达到1.74%,且误差符合正态分布.该配准方法具有稳定性和可靠性,可以解决由非均匀性照明引起的深度错配问题.

基于改进归一化互相关配准的口腔头侧序列图像全景图拼接算法

在牙科的头颅侧位成像中,使用小视野探测器经过线性扫描获得序列图像。为了得到头侧全景图,设计一种基于改进归一化互相关配准的拼接算法。该文使用高斯混合模型对图像进行分割预处理;将目标区域内的归一化互相关系数作为测度函数,采用基于小波变换的多分辨率策略与粒子群优化算法提高配准精度;对配准后的图像进行图像融合,经过多轮连续拼接得到口腔头侧全景图。实验结果表明,改进后的算法配准误差波动从[-6,8]缩小到[-1,1],配准结果达到亚像素级。主观和客观分析显示,所提算法得到的拼接全景图无拼接缝隙和重影,且质量评价指标为最优。

基于互相关的小型化低功耗超声波风速风向仪设计

超声波风速风向仪具有无转动部件,响应快,精度高的优点,但体积大、功耗高、成本高成为限制超声波风速风向仪广泛使用的主要因素。为了便于超声波风速风向仪的推广和使用,本文采用国产FPGA(Field Programmable Gate Array)并结合FIR(Finite Impulse Respond)滤波器以及互相关检测算法设计了一款超声波风速风向仪,探头之间的距离仅为80 mm,感风面积仅为传统超声波风的1/10,使得省级风洞均可计量检定。整机经过风洞实测,每秒钟可完成50次风速风向测量,在0~5 m/s时风速最大测量误差为±0.3 m/s,5~20 m/s时风速最大测量误差为±0.5 m/s,20~30 m/s风速测量最大误差为±5%,稳定风速下风向测量最大误差为±1°以内,总功耗为0.2 W(仅为传统超声波风功耗的1/20)。通过实测数据发现,FPGA结合数字滤波及互相关检测算法相比于传统的DSP(Digital Signal Processor)超声波风速风向仪能明显缩小体积,降低成本功耗。

基于连续小波—互相关分析的降雨—地下水水位动态响应特征研究——以贵阳岩溶盆地为例

为探究降雨影响下的岩溶盆地地下水位动态的时空变化,选取2007-2021年贵阳岩溶盆地7个地下水位动态观测点不同时段观测资料以及降雨数据,采用小波分析及互相关分析对贵阳岩溶盆地地下水位动态的多时间尺度特征及其对降雨的响应进行分析。结果表明:(1)贵阳岩溶盆地地下水水位动态存在显著的256~512 d的主振荡周期。(2)贵阳岩溶盆地地下水位动态对降雨的响应滞后性明显,总体表现为地下水径流路径越长,地下水水位对降雨的响应越滞后。其中径流-排泄区地下水水位对降雨的滞后时间为2.66~7.7 d,排泄区的滞后时间为1.25~8.04 d。研究区内两个地下水系统的区域水文地质条件不同,因此南北两个地下水系统对降雨响应的滞后性存在差异。南部地下水系统从径流-排泄区至排泄区地下水对降雨的响应滞后性逐渐增强。北部地下水系统,径流-排泄区域受上游远距离降水补给的影响,地下水位变化较多源补给的排泄区更为滞后。

基于互相关技术的偏振调制测距频率提取

针对偏振调制测距技术中频率提取不准确的问题,提出了基于互相关技术的频率提取方法。分析了测距和互相关检测原理,推导了基于互相关分析的偏振调制测距算法模型,并搭建了测距系统进行频率测量对比实验和精度验证实验。实验结果表明,互相关分析法可以显著提高频率测量的信噪比和分辨率,频率测量标准差为1.3×10^(-5),相对传统方法提升了7倍。距离相对测量精度达10^(-5),优于该调制频率和扫频步长下的理论精度。理论分析和实验均证明了该方法的有效性。

基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法

针对储备池中存在的冗余结构导致深度回声状态网络预测精度不佳的问题,提出了一种基于去趋势多重互相关的深度回声状态网络剪枝算法。首先,根据去趋势协方差函数和去趋势方差函数,依次计算所选储备池中每2个神经元之间的去趋势互相关系数,构建去趋势互相关矩阵,基于该矩阵评估该储备池中所选神经元与所有剩余神经元之间的去趋势多重互相关性。其次,依次删除每个储备池中高相关性神经元到输出层的连接,从而去除网络中的冗余结构。最后,通过最小二乘回归重新训练剪枝后的网络,以获得最优的深度回声状态网络拓扑结构。仿真结果表明:经过所提算法优化后的深度回声状态网络在Mackey-Glass时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了89.80%和30.93%,在Call时间序列上的预测精度和记忆能力分别提高了14.34%和0.10%。