跨座式单轨车桥时频分布特征与桥梁频率间接识别研究

基于多体动力学与小波时频分析理论建立跨座式单轨的车桥动力响应时频分析体系,并通过缩尺模型试验对该系统准确性进行验证,从而研究跨座式单轨车桥的时频谱分布特征与桥梁频率间接识别方法。研究表明:(1)建立的车桥数值模型具有较好的准确性,能够很好地模拟实际情况;(2)小波分析对桥梁横向、竖向低阶频率识别效果显著,尤其对横、竖向基频识别准确率很高;(3)低车速下横向频率辨识良好,高车速下竖向频率识别更显著,而不平顺主要影响竖向频率。研究结果表明,通过对车辆加速度进行低通滤波分析,可间接获取桥梁的基频信息,这些结果证明了多体动力学与小波时频分析的有效性,能够用于跨座式单轨车桥的动力响应分析;此外,对桥梁频率间接识别的研究,有助于工程实践中更好理解跨座式单轨车桥的性能和安全性。

基于时频分布图相似度匹配的水下声源定位方法

针对水下目标深度距离估计,将图像内容检索技术引入匹配场定位,提出一种利用接收信号时频分布图做相关的声源定位方法。论文将此方法应用于硬底均匀浅海声场,对实际接收信号进行时频表示,得到包含声源深度与距离信息的标准时频分布图,利用相关图像处理技术标记图像指纹,粗定位比对后判断预测场范围;根据预测场各点位模拟信号与实际信号的时频分布图相关程度实现声源位置估计。通过仿真验证该定位方法的抗噪声性能,结果表明,论文算法对噪声具有较好抑制作用,可以准确实现水下声源的距离与深度估计。

Renyi信息和依赖于信号的时频分布参数

本文比较了时频分布中抑制交叉项（Ｃｒｏｓｓ一ｔｅｒｍｓ， ＣＴ）的方法和效果，提出了衡量时频分布的测度的必要性。Ｒｅｎｙｉ信息可作为信号复杂度的测度，本文进一步指出它还可作为时频分布的测度，并且可作为选择依赖于信号的时频分布参数的依据．

一种针对多分量信号的复延迟型时频分布的实现方法

复延迟型时频分布(CTD)是近年来提出的一种新型时频分布.对于单分量调频信号,CTD具有良好的时频聚集性.但是对于包含两个或两个以上分量的多分量调频信号,直接采用定义式或传统频域卷积方法实现的CTD会产生大量的互交叉项,影响了它在各领域的应用.本文对CTD的传统频域卷积实现方法进行了三方面的修正,提出了一种适合多分量调频信号的修正型CTD频域卷积实现方法.仿真结果表明,本文方法对于多分量调频信号,既保持了CTD所固有的时频聚集性高的优点又极大地抑制了不同信号分量间的互交叉项.

局域波时频分布在转子系统早期故障诊断中的应用研究

该文提出了一种具有自适应特性的时频分析方法-局域波时频分布,对旋转机械中常见的动静件碰摩、不对中早期故障信号进行了分析,和频谱分析进行了比较。结果表明局域波法能清晰地描述振动信号的时频特征,为工程实际中转子系统的早期故障诊断提供有效的依据。

基于时频分布的发动机异响特征分析及故障诊断研究

针对发动机异响故障振动信号的时变非平稳特性 ,引入一种重分配方法 ,得到干扰项少而分辨率高的重分配平滑伪魏格纳维尔分布 (RSPWVD) ,对发动机活塞敲缸响、活塞销响、曲轴轴承响、连杆轴承响、气门响和挺杆响等常见异响故障特征信号进行了比较分析 ,并提出了一种基于 RSPWVD的发动机多异响故障诊断策略。试验结果表明 ,采用 RSPWVD可以有效地提取异响故障特征信息 ,利用基于RSPWVD的诊断策略可以准确识别不同的发动机异响故障。

Wigner-Ville时频分布研究及其在齿轮故障诊断中的应用

虽然 Wigner- Ville分布具备时 -频分布的优点 ,但 Wigner- Ville分布的一个致命缺点就是交叉干扰项的存在 ,并影响其广泛应用。本文介绍了 Wigner双谱、Wigner三谱 ,以及如何选用合适的核函数消除交叉干扰项的影响。并以齿轮为实验对象 ,成功应用上述方法消除交叉干扰项 ,达到诊断齿轮故障的目的。

基于时频分布的空间锥体目标微动形式分类

空间锥体目标的微动形式分类对空间目标识别、参数估计等有着重要意义。针对这一问题,提出了一种从雷达回波时频分布中提取特征对微动形式进行分类的方法。首先分析了空间锥体目标的散射特性,在此基础上建立了等效散射点模型,并与传统的一般散射点模型比较,电磁计算结果进一步证明了提出模型的正确性;在特征提取阶段,基于能量强弱提取了回波时频分布中包含微动信息的区域,并针对自旋、进动、章动3种微动形式下瞬时频率变化的差别提取了4种特征;最后基于等效散射点模型仿真产生训练数据集、电磁计算产生测试数据集的模式,使用支持矢量机(support vector machine,SVM)分类器的分类实验结果表明新方法在一定信噪比条件下可有效实现对微动形式的分类。

采用空间极化时频分布的跳频信号多参数联合估计算法

为了在欠定条件下利用信号二维波达方向(2D-DOA)与极化状态进行跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,提出了一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号多参数联合估计算法。首先利用FH信号时频域特征以及阵列流型建模方法,建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后通过组合时频分布构造各跳信号的SPTFD矩阵;在此基础上,根据秩损理论对方向和极化信息进行去耦合,利用旋转不变子空间原理估计俯仰角;通过一维搜索和方程求解来估计方位角与极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计。新算法无需多维参数寻优和配对,估计精度高。仿真结果表明:该算法能在欠定条件下精确估计FH信号2D-DOA和极化参数;当阵元数为4、信噪比大于6dB时,空间5个FH信号所有参数的均方根误差均小于1°。

基于时频分布的行星齿轮箱滚动轴承故障诊断研究

齿轮箱滚动轴承缺陷的两个主要特征不仅与频率有关,而且与时间有着密切的关系。如果单从时域或者频域分析滚动轴承的故障信号,很难获得故障信号的特征全貌。使用时间和频率的联合函数来表示信号,将联合时频分析引入滚动轴承的故障诊断,进行信号分析,会更符合实际。文中结合实例对行星齿轮箱滚动轴承的各种振动信号进行分析,结果表明,通过对信号作伪Wigner-Ville分布(pseudo-Wigner-Villedistribution,PWD),能形象、直观地反映出轴承故障的时—频域信息,而且对故障信息具有较强的判别能力,得到比较理想的诊断结果,为机械振动的非平稳时变信号的分析提供了方便可行的手段。

径向高斯核函数时频分布及在故障诊断中的应用

对一种可调核函数的时频分布——径向高斯核函数时频分布 (RGKD)进行了研究 ,并将径向高斯核函数时频分布引入机械故障诊断。这种时频分布根据被分析信号不同特性 ,采用优化方法自适应对模糊函数进行整形 ,尽可能保留集中在原点的信号模糊函数的自分量 ,抑制远离原点的交叉分量。与固定核函数的时频分布对比结果表明 ,径向高斯核函数时频分布极大地去除了交叉分量 ,提高了分辨率 ,并且对噪声不敏感 ,在分析实际低信噪比的信号时 ,仍能保持较高的分辨率 ,杂散分量很少 ,该方法具有对信号的广泛自适应性。试验证明径向高斯核函数时频分布在故障诊断中有较强的特征提取作用。

基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法

间谐波是非整数倍基波频率的谐波信号,对电网的危害日益严重,因此,准确地分析间谐波的特征对电力系统具有十分重要的意义。提出一种基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法。自适应最优核时频分布理论是一种现代信号处理方法,它是采用非线性变换处理非平稳信号的时频分析方法。文章首先对信号求取模糊函数,并在模糊域采用自适应最优高斯核函数来抑制交叉项,然后求模糊函数的二维傅里叶变换,从而得到仅有自项分量的时频分布。该法用于多分量、时变的含有间谐波的信号分析,具有很好的时频聚集性,强自适应性和抗噪声性能,且不受交叉项的影响,时间–带宽积几乎可以达到Heisen-berg不确定性原理给出的下界。仿真结果表明了该方法的有效性。

几种Cohen类时频分布的比较及应用

比较了谱图、平滑伪Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布和Cone核分布四种Cohen类时频分布方法及其性能,从理论上讨论了交叉项衰减和时频聚集度的性能,并分析了相应的其他特性。针对齿轮箱状态监测问题,通过仿真和试验信号,展现了上述方法的应用效果。结果表明Choi-Williams分布在非平稳信号所引发的短时变化中具有高度的敏感性,更为适合表征非平稳信号的时变信息,易于诊断出齿轮的局部损伤故障,尤其适用于故障的早期诊断。

基于短时稀疏时频分布的雷达目标微动特征提取及检测方法

为有效提高强杂波及目标复杂运动特性条件下的雷达动目标探测能力,该文结合时频分布(TFD)类动目标检测和稀疏表示方法的优势,建立了短时稀疏TFD(ST-STFD)原理框架,提出短时稀疏傅里叶变换(ST-SFT)和短时稀疏分数阶傅里叶变换(ST-SFRFT)雷达动目标检测方法,并应用于海上目标微动特征提取及检测中。实测雷达数据验证表明,该方法在时间-稀疏域能够实现时变信号的高分辨低复杂度时频表示,具有运算效率高、时频分辨好、抗杂波等优点,为进一步提升雷达杂波抑制和动目标检测能力提供了新的思路和途径。

联合时频分布及其属性的应用

针对地震信号是非平稳信号 ,本文讨论了非平稳信号理论中的联合时频分布方法及其时频属性。联合时频分布方法把整体频谱推广到局部频率 ,根据频率随着时间的变化情况 ,对信号进行有效的分析。由联合时频分布提取的地震属性 (平均频率、瞬时带宽、扭度、峰态 )可以突破传统的瞬时属性的局限 ,有效地指示地质层位的变化 ,可以作为较好的属性应用于地震资料解释中。

重排Cohen类时频分布用于GIS局部放电声信号时频分析

为了完整描述气体绝缘组合开关(gas insulated switchgear,GIS)在发生局部放电时信号的时频域信息,介绍了Cohen类双线性时频分布并针对交叉干扰项影响无法完全消除的问题进行了重排时频变换以提取及分辨含有白噪声和窄带周期干扰的局部放电信号。处理仿真和现场检测到的局部放电超声信号时根据白噪声和窄带周期干扰信号在时域上的平稳性特性发现重排Cohen类时频变换方法不仅可以很好地将局放信号和背景噪声以及窄带周期干扰信号分辨开来,而且大大减弱并抑制了交叉干扰项的影响,保持了更高的时频分辨率和时频聚集性,从而验证了重排Cohen类时频变换方法的有效性。

局部放电脉冲的仿射类时频分布特性研究

系统地介绍了尺度图(scalogram)、仿射类平滑伪Wigner分布(ASPWVD)、乘积核分布和局域化双频率核分布这四种属于仿射类的时频能量分布,从理论和应用效果上分析了各个分布的交叉项衰减和时频分辨率的性能。针对局部放电脉冲宽带信号的非平稳性,展现了上述分布在处理仿真脉冲信号和直流下局部脉冲信号的应用效果。实验结果表明,属于乘积核分布的平滑伪Choi-Williams分布(SPCWD)在局部放电脉冲信号引发的短时变化中具有高度的敏感性,更为适合表征非平稳宽带信号的时变信息。据此,借助此分布可提取单个脉冲波形的时频特征参数、分析多个连续放电的脉冲时频特性变化,从而用于放电类型的模式识别以及深入研究绝缘系统中的局部放电机理。

基于时频分布的欠定混叠盲分离

针对欠定混合信号的盲分离问题,提出了基于时频分布的欠定盲分离算法,首先计算信号的时频分布矩阵并找出信号的自源时频点,然后把自源点对应的时频分布矩阵表示成三阶张量并通过张量分解估计出混合矩阵,最后通过计算矩阵的伪逆和时频合成来完成源信号的恢复.该算法不需要假设源信号是稀疏的或相互独立的.仿真结果表明与已有算法相比本文方法提高了盲分离的性能.

基于时频分布的盲信号分离方法研究长骨中的多模式导波信号

由于超声导波对长骨皮质骨的材料特性及厚度变化非常敏感,因此用导波评价长骨状况的研究已成为近年来的一个研究热点。在接收到的导波中,往往多种模式混叠在一起,使得进一步求取每种导波模式的群速度等与骨质状况密切相关的参数时遇到困难。本文采用基于时频分布的盲信号分离(TFBSS)方法对长骨中混叠的多模式进行分离,然后对分离后的单一导波模式求取群速度。研究结果表明TFBSS方法能够准确的分离出混叠的多模式导波,且实验测量的群速度与其理论值吻合。利用导波的群速度就可以得到长骨皮质骨的厚度,这对诊断其骨质状况具有重要意义。

基于时频分布的表面肌电信号瞬时中值频率的研究

目的采用时频分析法分析表面肌电信号瞬时中值频率。方法采用平滑伪 -魏格纳分布、乔伊 -威廉姆斯分布、谱图和尺度图等方法 ,估计模拟和真实表面肌电信号的瞬时中值频率 ,讨论这些分布在估计肌电信号瞬时中值频率时的性能 ,并与条件平均频率进行比较。结果模拟实验表明瞬时中值频率曲线比条件平均频率曲线光滑 ,相对误差较小。真实肌电信号实验显示 ,在肌肉收缩过程中 ,瞬时中值频率比条件平均频率的波动更明显。结论肌电信号瞬时中值频率比条件平均频率更能真实和敏感地反映表面肌电信号频率成分的变化。