无监督域适应迁移学习在旋转机械故障诊断中的应用

故障诊断在旋转机械领域具有重要的意义,而深度学习和迁移学习的发展为提高故障诊断的准确性和鲁棒性提供了新的途径。针对旋转机械故障诊断问题,提出了一种基于深度对抗神经网络(domain-adversarial neural network, DANN)和多核最大平均差异(multiple kernel maximum mean discrepancy, MK-MMD)的无监督域适应迁移学习方法。首先,收集了源工况和目标工况下的振动信号数据并通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)转化为频域信号。然后,构建了一个ResNeXt-50特征提取器,并使用DANN和MK-MMD方法进行特征映射和域适应,从而实现源工况到目标工况的迁移学习。试验结果表明,该方法能提高对故障特征的识别精度,且在不同工况下的迁移试验中具有更好的鲁棒性。

脉冲相干激光测风FFT和fCWT融合算法的研究

在脉冲相干激光雷达测风中,广泛使用的FFT算法运算简便快速,但测风的距离分辨率难以进一步提高,而连续小波变换(CWT)等时频分析方法具有时频精细分析能力,但计算实时性差,提出了一种结合FFT和快速连续小波变换(fCWT)优势的融合算法,算法继承了CWT精细分析能力,而运算速度显著加快。通过对融合算法以及CWT、FFT算法就雷达测风仿真数据及实测数据进行对比,融合算法及CWT和FFT算法绘制的风速曲线趋势一致,但具有更丰富细节,融合算法计算时间相比CWT算法减少了45%以上。此融合算法为提高脉冲相干激光测风雷达测风性能提供了一种新思路。

基于Rife-Vincent(Ⅰ)窗的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(FFT)的电力谐波分析方法应用最多,但存在频谱泄漏和栅栏现象,影响谐波分析的精确度。为解决这个问题,先分析了常用窗函数和插值算法,后提出了基于5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗六谱线插值的谐波分析方法。通过多项式曲线拟合,推导出幅值、相位和频率的修正公式,并用于仿真验证。仿真结果证明了算法的有效性和准确性:在分析简单信号时,与Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗相比,5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的检测精度更高,幅值和相位相对误差分别小于8.94×10^(-6)%和2.60×10^(-4)%,基波频率相对误差低至-1.44×10^(-8)%;在分析包含间谐波的复杂信号时,所提出的算法相比其他算法计算精度更高。

基于Nuttall窗双谱线插值FFT的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)因其易于嵌入式系统实现而被作为电力谐波分析的主要方法,但电力谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断,由此造成的频谱泄漏将影响测量结果的准确性。加窗和插值修正算法可改善基于FFT的谐波参数计算的准确度。该文讨论Nuttall窗的旁瓣特性和双谱线插值算法,提出基于Nuttall窗双谱线插值FFT的电力谐波分析方法,用曲线拟合函数求出实用的双谱线插值修正公式,大大减少了计算量。仿真结果表明,提出的谐波分析方法在非同步采样和非整数周期截断条件下,21次谐波幅值计算误差小于等于0.0009%,初相位计算误差小于等于0.04%。

基于频域建模与遗传算法的电力电子电路参数辨识方法

研究电力电子电路参数辨识技术,提出了一种基于频域特性分析与遗传算法参数求解的电力电子电路参数辨识方法。以Buck电路为例,建立了电路频域模型,选择电感输入电压、电路输出电压作为监测信号,利用快速傅里叶变换对监测信号进行频域分析,得到电路模型频率响应特性;依据电路频域模型及频响特性,选择适当的频率点并利用遗传算法对电路参数进行辨识。实验结果表明,新方法能够有效实现电力电子电路参数辨识。

基于频域分离解调的复合信源无线电能与信号并行传输技术

提出了一种并联LC隔离型电场耦合式无线电能与信号并行传输电路拓扑。该拓扑依靠自身阻抗特性实现了绝大部分电能串扰的隔离。同时,该拓扑具有较宽的信道通频带宽,克服了目前已有电能与信号并行传输系统中信道通频带宽窄的问题。充分利用该带宽,以多路复合信源作为信道输入,采用快速傅里叶变换算法对信道输出信号进行频谱分析,在频域中实现了低频串扰与多路复合高频信号的分离和电能串扰频谱干扰下的多路复合信号解调,从而提升了信号传输速率与抗干扰能力。通过仿真与实验验证了该方法的正确性与有效性。

面向汽车车架纵梁检测的序列图像快速拼接算法

根据汽车车架纵梁检测的实际要求,构建了实时视觉检测系统,提出了一种改进的基于频域的拼接算法,用于拼接汽车车架纵梁的序列图像。在相邻图像的重叠区域内选取一块较大的区域,构成一幅新的图像,然后求出两幅图像的互功率谱,经傅里叶反变换后得到一个二维脉冲信号,通过求该脉冲信号的最大值来获得图像的配准参数。然后,提出了一种新的基于Canny算子的加权图像平滑算法,用于图像的融合。利用实际采集的汽车纵梁序列图像进行了实验,结果显示:该拼接算法适用于大量有特征序列图像的快速拼接,并且对图像的光照变化和噪声等因素具有一定的适应性。

基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.

快速傅里叶变换对刃边法测量遥感相机MTF的影响

调制传递函数(MTF)是反映航天光学遥感器成像性能的重要参数。刃边法是测试MTF一种简单有效的途径,快速傅里叶变换因计算量小在刃边法中得到了广泛应用。由于线扩展函数在空间域是无限连续的信号,而快速傅里叶变换处理的有限长离散序列,对线扩展函数应用快速傅里叶变换时需先对其截断、采样;截断引起频谱泄露,采样造成频谱混叠,泄露与混叠双重效应将导致最终MTF的测量误差。文章基于采样理论,定量分析了线扩展函数截断区间和采样间隔对奈奎斯特频率处MTF的影响。针对不同应用和误差要求,给出了合理的采样间隔、截断区间要求,规范了快速傅里叶变换在刃边法测量光学遥感相机MTF中的应用。

手持式FFT分析仪及其在涡轮增压器转速测量中的应用

以80C196为核心的手持式FFT分析仪，对复数范围内1024点进行浮点快速博里叶变换，从而得到被测信号的频谱图，通过分析处理频谱图的特征，诊断出被测对象的工作状态。同时，将其进行微型化设计，并应用于对机车涡轮增压转速的间接测量，无需拆装外壳，取得了良好的效果。

用信号分析技术检测材料的声速和衰减

用快速傅氏变换 (FFT)技术进行超声回波信号分析 ,以回波传递函数导出与声速和衰减有关的频域方程 ;用频谱比方法测量材料的衰减品质因素Q值 ,并与脉冲法所得结果进行比较 .

电磁跟踪系统磁场畸变规律数值模拟及校正方法

电磁跟踪系统参数定位精度易受工作环境中金属物体的影响。为了研究由于金属干扰导致电磁跟踪系统空间磁场的畸变规律,采用基于消息传递模式的网络并行计算系统和区域分割技术实现了并行时域有限差分算法。引入快速傅里叶变换算法,克服了系统激励源频率较低难以模拟的困难。通过对磁场畸变规律的研究,引入误差校正矩阵,通过修正发射矩阵进而校正磁场畸变引起的目标参数定位误差。采用正交多项式拟合的算法求解误差校正矩阵,数值模拟结果验证了校正方法的正确性,可以明显提高磁场畸变时系统参数的定位精度。磁场畸变规律的数值模拟,降低了系统实时数据采集的工作量,提高了系统校正方法检验的快速性。

基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的高精度检测,而加窗和插值算法可以提高谐波检测的准确度。文章在分析Nuttall自卷积窗频谱特性的基础上,提出了基于Nuttall自卷积窗四谱线插值FFT算法。该算法通过对加窗信号离散频点处幅值的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高谐波幅值、相位和频率检测的精度;采用多项式拟合的方式得到基于Nuttall自卷积窗四谱线插值修正公式。仿真数据表明,该算法具有较高的谐波检测精度,Nuttall自卷积窗有效地抑制了频谱泄露。

时频结合的失真度测量方法研究

失真度测量常采用基于快速傅里叶变换(FFT)的频域方法和基于曲线拟合的时域方法。FFT法需对被测信号进行整周期同步采样以避免栅栏效应和频谱泄漏,曲线拟合法计算量较大且拟合效果不易保证。为克服FFT法与曲线拟合法的上述不足,利用离散时间傅里叶变换(DTFT)提取被测信号基波分量并将其从时域波形中剔除,从而实现全谐波失真(THD)的计算。该方法无需进行曲线拟合或FFT,简化了计算流程。在12bit采样精度下对该方法进行了数值模拟与实验测试,对低失真正弦信号进行数值模拟得到的失真度绝对误差低于0.05%,而对20 Hz^20kHz方波和三角波实测所得失真度绝对误差小于1%,表明此方法能够便捷、可靠地实现失真度的测量。

求解二维结构-声耦合问题的一种半数值半解析方法

基于传递矩阵法和虚拟源强模拟技术提出了一种求解在谐激励作用下二维结构 声相互作用问题的半数值半解析法 .在足够小的积分步长内 ,文中对任意形状弹性环沿周向曲线坐标的非齐次状态微分方程组 ,建立了一种齐次扩容方法 .对于外声场 ,采用多圆形虚拟源强配置方案 ,并在每一条圆形配置曲线上将源强密度函数用Fourier级数展开 ,同时结合快速Fourier变换法 ,提出了一种高精度、高效率求解任意形状二维孔穴Helmholtz外问题的快速算法 .在耦合方程的求解方面 ,根据叠加原理 ,将外激励和虚拟源强的Fourier级数展开项作为广义力分别作用在弹性环上 ,借助齐次扩容方法和精细积分法求得弹性环的状态向量 ,再利用流固交接条件和最小二乘法直接建立了耦合系统的求解方程 .文中给出了二个典型弹性环在集中谐激励力作用下声辐射算例 ,计算结果表明该文方法较通常采用的混合FE BE法更为有效 .

基于改进余弦窗的加窗插值FFT谐波分析

采用快速傅里叶变换(FFT)进行电力谐波分析时,很难做到整周期截断和同步采样,导致频谱泄漏,无法精确得到电力谐波各参数。对采样信号进行加窗截断,用双谱锋线插值算法修正检测结果,可改善因非同步采样导致的频谱泄漏,提高检测精度。本文提出一种改进的余弦窗,分析其频谱特性,运用多项式拟合推导出简单实用的插值修正公式,减少运算量。仿真结果表明,加改进余弦窗双谱线插值FFT算法检测精度高,有效抑制了频谱泄漏。

高速信号眼图测试中夹具影响的校准

为了在器件的高速信号眼图测试中去除夹具的影响 ,本文首次提出了一种利用时域和频域测量相结合 ,通过快速傅立叶变换和反变换 ,对眼图测试校准的方法 ,并进行了实验验证 .实验发现校准后眼图的张开高度、Q因子、上升时间、下降时间、峰峰抖动等参数改变明显 ,并且校准后的眼图与直接测试结果符合得很好 .

线条形网点图像的频谱分析

通过对线条形网点图像的实际打样与“欧几里得”网点打样样张的比较,重点阐述了线条形网点在印刷复制过程中的网点频率传递特性,在论述中,笔者对采用快速傅立叶变换后获得的网点叠印图像的频谱进行了较为细致地分析,得出影响人眼观察印刷图像的主要频率值及其原因。

三自由度齿轮传动系统的分岔与混沌研究

为研究齿轮传动系统中齿侧间隙等非线性因素对系统振动特性的影响,综合考虑齿侧间隙、时变啮合刚度、综合啮合误差和轴承纵向响应,建立了三自由度单级直齿轮副传动系统的扭转振动非线性动力学模型;采用变步长4-5阶Runge-kutta法,对系统运动的状态方程进行了数值求解;并构建了系统的Poincaré截面,得到了系统的分岔图。结合系统最大Lyapunov指数谱、Poincaré映射图及FFT频谱图,分析了系统在激励频率变化时的动力学特性,发现系统在不同激励频率下会发生Hopf分岔、鞍结分岔及倍化分岔,给出了系统的分岔值,分别得到了系统经Hopf分岔和鞍结分岔通向混沌运动的两种过程。

基于隐马尔可夫模型的3D手写识别方法

为实现便捷高效的人机交互,提高交互能力,在基于隐马尔可夫模型(HMM)的基础上,提出了一种新的3D手写识别方法。该方法使用带有三轴加速度传感器的手持设备去采集各种手写数据;使用插值及快速傅里叶变换(FFT)滤波等方法对采集的数据进行预处理;使用隐马尔可夫模型对每个手写动作进行模型训练;使用训练过的手写模型对采集的数据进行手写识别。数据测试结果表明,该方法在手持移动设备上数据分类的准确性可达到84.5%。