承德地区摆式仪器观测背景功率谱密度特征分析

为获取承德地区摆式倾斜仪捕捉的地震前兆信息及仪器性能,利用功率谱密度分析方法研究3台VP型垂直摆和1台水平摆倾斜仪的噪声频谱特征。研究结果表明,正常情况下,4台仪器记录的主要背景噪声为0.2 Hz以下的低频自然环境噪声;降雨事件主要影响0.2 Hz以下的低频段;摆式仪器能较好地记录到地震波,近震为更多高频成分,远震以记录面波占主导;地震事件可导致0~0.3 Hz频段的噪声显著增加;仪器标定过程中,低频噪声会显著增加。

功率谱密度消频散变换被动估计脉冲声源距离

浅海中传播的低频声波具有多模态特征和频散效应。对接收声信号消频散变换(DDT)可以消除频散效应,实现被动估计声源距离。针对消频散变换存在的测距多值问题,该文提出一种利用功率谱密度消频散变换的被动测距方法(PSD-DDT)。首先使用声场模型KRAKEN计算模态的水平波数;其次在只知道波导不变量大概范围的情况下,估计两个模态之间的频散常数;然后对保留了模态间干涉项的功率谱密度进行消频散变换;最后获得目标距离的估计值为PSD-DDT极大值对应的自变量与频散常数的比值。另外,当海洋参数未知时,需要分别对待测声源和引导声源进行PSD-DDT,利用自变量的比值确定声源距离,这种方法不需要估计频散常数。通过仿真和海试验证了PSD-DDT方法被动测距的有效性,并分析了波导不变量、模态阶数、噪声等因素对距离估计结果的影响。基于黄海试验结果,与DDT方法相比,PSD-DDT的测距误差下降了约49.2%。在35 km范围内最优波导不变量对应的平均相对误差约2.55%,被动测距精度较高。

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density,PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。

基于功率谱密度筛选的高海拔区背景噪声快速成像技术

真实且高信噪比的经验格林函数是准确提取面波频散和反演地下结构的前提,而实际噪声源分布与理论存在差异,且高海拔区噪声源数量少、能量弱,不仅需要长时间的数据采集,也难以获得高信噪比的经验格林函数。因此本文提出基于功率谱密度的背景噪声数据筛选方法,对某高海拔地区采集的92 h的背景噪声数据进行筛选,不仅大幅缩短了互相关计算时长,更有效提取了高信噪比的面波,减弱了高视速度干扰波,并获得了浅层0~140 m高分辨率的横波速度结构。本次研究为作业难度大的高海拔区开展周期短的水利水电勘察工作提供了新思路。

高速铁路0.01~120 m波段轨道不平顺功率谱密度函数的构建

目前国内外铁路轨道不平顺功率谱密度(power spectral density, PSD)函数的表达式多种多样,但因检测仪器有效测量范围有限,其表征波段范围往往较窄,常以短波、中波或中长波等形式呈现,因此,开展更宽波段轨道不平顺功率谱密度函数的研究对铁道工程领域的科学研究和工程应用具有参考价值。本文对波磨小车与综合检测列车测得的高速铁路轨道(面)不平顺数据进行预处理,采用改进的周期图方法计算和分析其功率谱密度,总结其宽带和周期性成分特征;基于计算所获得的中位轨道不平顺功率谱密度,提出短波[0.01,1) m、中长波[1,120] m以及更宽波段0.01~120 m的轨道不平顺功率谱密度函数的拟合公式,并将本文提出的拟合谱与既有的典型谱进行比对分析。研究结果表明:高速铁路功率谱密度存在多个周期性成分,短波不平顺周期性成分主要与钢轨接头以及波磨相关,中长波不平顺周期性成分主要与无砟轨道结构和32 m简支梁桥的构造形式有关;所提出的短、中长波以及0.01~120 m波段的拟合公式能够很好地表征轨道不平顺功率谱密度的宽带波长特性,且参数少,形式简洁,适用性强。

基于共空间模式和功率谱密度的脑电信号分类

由于单一域缺少其他相关信息而导致运动想象分类准确率不高和泛用性差,本文研究设计了基于空间域和频域的运动想象分类方法。根据运动想象执行时的对侧映射机制以及事件相关同步和事件相关去同步的现象,对C3和C4通道数据进行共空间模式和功率谱密度特征提取和融合,然后使用网格搜索参数优化的支持向量机对运动想象的脑电信号进行分类。结果表明共空间模式和功率谱密度的融合特征,解决了共空间模式对噪声敏感以及缺少频率特征信息的缺点,实现了更高的分类结果和泛化性,分类准确率达91.3%,验证了该方法的有效性。

北武当观测站洞体形变观测功率谱密度特征分析

选取山西省北武当地震观测站洞体形变测项正常时段及干扰时段的观测数据,计算功率谱密度(PSD),分析洞体形变数据的正常背景特征和不同干扰下对应PSD值的变化特点。结果表明:(1)无干扰:正常背景下,观测数据每日PSD值变化不大,可反映最大频率为8.3×10^(-3)Hz的PSD分布;(2)曲线加粗:在10^(-3)Hz以上频段,干扰日PSD值增大,表现为高频干扰;(3)台阶、突跳和畸变:PSD值全频段明显增大;(4)趋势改变:PSD值变化不大;(5)地震波:随着同震效应增大,PSD值频段范围和变化幅度增大。

基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测

低压串联电弧电流为非平稳信号,故障特征区分度低且具有随机性,给电弧故障特征提取和准确检测带来困难,提出了基于功率谱密度与随机配置网络的低压串联电弧故障检测方法。首先,搭建了串联电弧故障发生平台,采集不同负载类型的电流数据,构建数据集。其次,采用功率谱密度对电流信号执行随机信号分析,实现对电流信号的定量化频域特征描述,增强故障电流与正常电流特征的区分度。然后,采用随机配置网络构建串联电弧故障检测模型,将功率谱密度特征用于随机配置网络的自适应训练学习,提升网络训练效率和模型故障检测能力。在本文构建的电流数据集上,串联电弧故障检测的平均准确率达到96.1567%,证明了方法的有效性。

平稳随机激励下非黏滞阻尼系统功率谱密度函数的灵敏度分析

功率谱密度(power spectral density,PSD)函数的灵敏度分析是实现结构系统在随机激励下梯度优化算法的基础。区别于黏性阻尼模型假设阻尼力正比于瞬时速度,非黏滞阻尼模型的阻尼力与质点的时间历程相关,因而能够更准确地描述黏弹性材料的耗能特性。针对卷积型非黏滞阻尼系统PSD函数的灵敏度求解问题,利用虚拟激励法(pseudo-excitation method,PEM)将平稳随机激励下非黏滞阻尼系统的随机响应问题等效转化为确定性的简谐响应问题;利用直接微分法推导出PSD函数的灵敏度表达式;分别引入基于复模态的一阶、二阶近似法和基于实模态的迭代法构建PSD函数的灵敏度算法;通过数值算例比较三种方法的计算精度和效率。结果表明,迭代法更适合大规模非黏滞阻尼系统PSD函数的灵敏度求解。

遥测振动信号功率谱密度压缩算法

针对弹载飞行期间传输带宽受限的问题,设计出了一种遥测振动信号功率谱密度压缩算法,将传输遥测振动信号转化为传输功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)信号。通过比较不同窗函数的特性,选取出最适合遥测振动信号的截断函数。并且,采用频域平均法减少随机分量对谱分析结果的影响,实现对数据的压缩。Matlab仿真结果表明,选用汉宁窗能够有效抑制旁瓣电平削弱频谱泄露现象。该算法将数据量压缩至5%,大大提高了弹载飞行的传输效率。

用功率谱密度坍陷评价光学元件波前中频误差特性

扼要介绍了光学元件波前二维功率谱密度的计算方法,并引入功率谱密度坍陷的概念描述光学元件波前频谱特性。功率谱密度坍陷是对二维功率谱密度在不同角度上进行Radon变换得到的投影,它既利用了光学元件波前的所有有效数据,又沿袭了一维功率谱密度简明直观的特点。虽然功率谱密度坍陷在结果的表现形式和量纲方面与一维功率谱密度相同,但功率谱密度坍陷在评价光学元件波前频谱特性方面比用一维功率谱密度和二维功率谱密度更具优越性。

液体粘滞阻尼器减震结构功率谱密度分析方法

为了弥补现有消能减震结构地震反应分析方法的不足,本文针对将功率谱密度函数应用于消能减震结构地震反应及可靠度分析提出了实用方法。根据功率谱密度分析方法的原理,结合结构地震作用下最大反应概率估计的方法,采用SAP2000建立了附加液体粘滞阻尼器结构的有限元模型,分别用传统方法和基于功率谱密度分析的方法进行了结构的地震反应及可靠度分析。结果表明:相对于振型分解反应谱法,由功率谱密度分析方法得到的附加液体粘滞阻尼器结构的地震反应分析结果与时程分析法更为接近;用功率谱密度分析方法可以方便地对结构地震作用下最大反应的概率做出估计,可用于结构地震可靠度的计算。

功率谱密度的数值计算方法

采用功率谱密度 PSD(Power Spectral Density)作为大尺寸光学元件表面质量的评价标准 ,对其定义及计算普适公式及方法进行了详细的分析推导 ,给出了被测样品的计算结果 ,并就在不同条件下计算平均 PSD的方法和结果进行了分析比较和讨论。

基于功率谱密度的蛋鸡声音检测方法

利用声音连续监测动物生长过程的缺点是无效声音数据量大。为了获得便于研究人员使用的小数据量并同时反映动物行为信息的声音，引入分类识别方法对原始声音进行处理。以栖架饲养环境中的含有海兰褐蛋鸡呜叫声的声音片段和风机噪声片段为研究对象，基于不同类型声音在1000～1500Hz频率范围内的功率谱密度存在差异，对2种声音片段进行了分类识别。试验结果表明，该方法的全面正确识别率为95％，其中蛋鸡声音片段正确识别率为93．3％。该方法将有助于实现风机噪声环境中动物声音实时检测与提取，从而减少无用声音数据的储存与传输。

一种基于互功率谱密度的频域模态识别法

对各测点响应的互功率谱密度函数进行了详细推导 ,提出了一种基于互功率谱密度的频域多参点辨识法 ,这意味着许多原本利用频响函数的传统频域识别法可以很容易地用于工作状态下的模态识别 ,大大开阔了未知激励下模态识别的视野。然后采用一飞机模型对该方法进行了试验验证 ,结果表明 ,本文所提出的方法确实可行。

基于应力概率密度和功率谱密度法的随机声疲劳寿命预估方法研究

针对航空发动机燃烧室火焰筒结构的声疲劳问题,研究了一种用于随机载荷下结构疲劳寿命预估的有效方法。首先,对薄壁结构在随机载荷作用下的Von Mises应力过程的概率分布作了研究,给出了应力峰值概率密度函数的表达式。基于Miner线性理论,提出了基于应力概率密度和功率谱密度法的随机声疲劳寿命预估方法,并建立了疲劳寿命预估模型。以某型航空发动机燃烧室火焰筒结构为例,在采用耦合的有限元和边界元方法计算出随机声疲劳应力基础上,应用所建立的模型进行了疲劳寿命估算,并对计算结果进行了宽带修正。结果表明,该方法对航空薄壁结构随机疲劳寿命分析具有实用性。

路面功率谱密度换算及不平度建模理论研究

为了明晰路面不平度空间域统计量的计算,以及几种重要功率谱密度(power spectral density,简称PSD)之间的关系,以帕塞瓦尔定理和维纳-辛钦定理为依据,在推导空间域自相关函数和PSD计算公式的基础上,导出了不平度空间域位移、速度与加速度PSD以及空间频率与角频率PSD之间的换算关系。另外,为了完善傅里叶逆变换法路面建模中PSD离散化的理论基础,以傅里叶级数与变换、离散傅里叶变换和频域卷积定理为依据,从离散化的原因、目的和结果验证出发论证了PSD离散化的正确性。就模拟路面验证问题,指出直接法谱估计的不合理之处,论证了平均周期图法谱估计时,空间与时间采样频率分别对应着空间域和时间域PSD输出。结果表明,上述换算关系和论证是正确的,可应用于路面不平度建模和汽车平顺性分析。

路面功率谱密度识别的仿真

路面激励是汽车平顺性和操纵稳定性研究中的重要因素。提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面功率谱密度的仿真研究方法。建立了4自由度汽车振动模型,利用Matlab软件仿真得到汽车车身质心垂直加速度功率谱密度和俯仰角加速度功率谱密度。应用RBF神经网络建立了汽车车身质心垂直加速度功率谱密度、俯仰角加速度功率谱密度和路面功率谱密度之间的非线性映射模型。仿真结果表明:该方法思路明确,抗噪声能力比较强,识别的精确度高。

毫米波云雷达功率谱密度数据的检验和在弱降水滴谱反演中的应用研究

本文首先利用数值模拟的方法,分析了利用毫米波云雷达功率谱密度反演雨滴谱时,降水粒子米散射效应、空气湍流、空气上升速度等对雨滴谱和液态水含量等参数反演的影响;建立了功率谱密度处理及其直接反演雨滴谱、液态水含量、降水强度和空气上升速度的方法;并利用2012年7月在云南腾冲观测的二次弱降水数据,采用毫米波雷达和Ku波段微降水雷达观测的回波强度、径向速度垂直廓线以及780 m高度上的功率谱密度对比的方法,以及毫米波云雷达观测的780 m高度上功率谱密度、回波强度与地面雨滴谱计算得到的这些量的对比方法,分析了毫米波雷达数据的可靠性;并将780 m高度上毫米波雷达反演的雨滴谱与地面雨滴谱数据进行了对比,分析了毫米波雷达反演的雨滴谱的准确性;分析了毫米波雷达回波强度偏弱的原因,讨论了该高度以下降水对毫米波雷达衰减的影响。结果表明:空气湍流对弱降水微物理参数反演影响不大,而空气上升速度和米散射效应均对反演结果有一定影响;毫米波雷达观测到的径向速度和功率谱密度与微降水雷达比较一致,回波强度的垂直廓线的形状与微降水雷达也比较一致,但毫米波雷达观测的回波强度偏弱;与雨滴谱计算值相比,毫米波雷达观测的低层的回波强度也偏弱,天线上的积水是造成毫米波雷达回波强度变弱的主要原因。毫米波雷达观测的低层的功率谱密度与地面雨滴谱观测的数据形状比较一致,但有一定的位移。毫米波雷达反演的雨滴谱与地面观测的谱型和粒子大小也比较一致。这些结果初步验证了毫米波雷达观测的功率谱密度及其反演方法的可靠性。

波前功率谱密度函数评价方法探讨

波前功率谱密度 PSD( Power Spectral Density)能定量给出波前畸变的空间频率分布、限定波纹度和粗糙度指标 ,全面反映 ICF驱动器对高功率激光光学元件加工质量的特殊要求。给出了波前功率谱密度 PSD的定义及计算方法 ,并使用大口径相移干涉仪作为波前检测仪器 ,对光学磷酸盐钕玻璃透射波前进行了测试实验 ,获得波前一维 PSD分布 ,证实功率谱密度为高功率激光光学元件波前参数的一种有效表征方式。同时 ,还对 PSD与均方根 RMS之间的关系进行了初步的讨论。