基于Gabor展开的Wigner-Ville分布的交叉项消除

Wigner-Ville分布(WVD)具有最好的时频分辨率,但其固有的交叉项问题限制了其应用。根据旋转机械振动信号分析中的多分量非平稳信号的频率成分均与基频成倍数(阶比)关系,提出应用基于离散Gabor变换的迭代时变滤波和对Gabor系数的选择遮掩提取出感兴趣的各单阶分量,先分别计算各单阶分量的WVD,再将各单阶分量的WVD合并,可得到无交叉项的WVD时频谱图。仿真及实际测试试验结果表明,该方法可有效去除旋转机械多分量非平稳信号WVD分析中的交叉项干扰。

基于Wigner-Ville分布和Wavelet时间尺度的飞机非平稳抖杆背景声分析

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,增加了舱音分析的难度,用传统的辨听和分析方法难以解决舱音特征等技术难题。以舱音记录器记录的抖杆背景声为例,针对传统Fourier变换的一次型时间/频率和短时Fourier变换的二次型能量在舱音辨听、分析的不足,将Wigner-Ville时频和Wavelet时间尺度引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)及其时频分布的重排具有高的时频分辨率、时频凝聚性,而且没有交叉项干扰,适合分析非平稳舱音背景声;同时,离散小波变换的时间尺度分析技术确定抖杆背景声基频频率及位置,为获得非平稳舱音背景声特征提供一种值得借鉴的途径。

基于频域“CLEAN”Wigner-Ville分布中交叉项的抑制

针对ISAR飞机成像中出现的多分量线性调频(chirp)信号,该文提出一种基于频域“CLEAN”的信号分解方法,将其分解成多个单分量chirp信号,然后分别计算每个单分量的Wigner-Ville分布(WVD),以此来抑制此多分量信号WVD中的交叉项,与已有的chirp信号分解方法相比,该法减少了待估计参数的个数,使得计算更加简单,并能保证信号各分量正确的强度及时频变化特征。经过处理后的信号的WVD,保持了WVD高时频分辨率的特点,而交叉项得到了很好的抑制。实验表明,该方法应用于实测数据,成像质量明显提高了。

窄带细化Wigner-Ville分布分析的快速实现方法

水下目标辐射线谱噪声的多普勒信息可用于估计目标上的噪声源参数。由于噪声源的低频和低速特性,其多普勒频移变化微弱,需要在选定窄带内进行高分辨率时频分析。Wigner-Ville分布(WVD)具有良好的时频聚焦性能,但是当频率分辨率要求较高时,其计算量和存储空间长度也大幅增加。该文提出一种选带细化WVD的快速数值计算方法。该方法对线性调频Z变换(CZT)进行改进并与WVD相结合,可以大幅提高选定窄带内高分辨率WVD时频分析的计算效率。数值仿真和海试数据验证了方法的有效性。

气液两相流电导传感器测量波动信号的Wigner-Ville分析

流型是两相流中非常重要的流动参量,不同流型下的两相流流动特性及传热传质性能有很大不同。流型也严重影响着两相流参数测量的准确性。利用新近研制的两相流电导传感器,在垂直上升气液两相流管中采集了不同流型下的电导波动信号,采用W igner-V ille分布(WVD)在时频域内处理了电导波动信号,观察到了WVD特征与流型之间的关系,取得了较好的气液两相流流型辨识效果。

平滑伪Wigner-Ville分布在电力系统谐波和电压变动检测中的应用

在分析比较了现有用于短时电能质量扰动信号检测的方法的基础上,提出使用平滑伪W igner-V ille分布(SPWVD)对电能质量信号进行检测和时频分析的新方法。平滑伪W igner-V ille(SPWVD)分布是一种优良的时频分析方法,能够在时域频域上对平稳谐波信号及非平稳信号进行联合时频分析。仿真表明,该方法能够较有效地检测出突变、非平稳扰动的短时电压波动,谐波和间谐波等电能质量信号的起止时间、频率信息。

基于Wigner-Ville分布的角域故障特征提取方法的研究

将采集的时域非平稳信号经过角域重采样转换成角域准平稳信号,再应用时频分析的方法进行分析,可提高分析精度.实际的工程信号不可避免的都存在噪声干扰,必须对信号作预处理,将信号中的噪声部分消除而又不至于将有用信息滤除,从而能够准确地提取出故障特征,第二代小波去噪方法可以较好地满足此类要求.角域信号带有相位信息,对角域信号应用基于Ga-bor重构的时变滤波技术遮掩掉信号中的各阶比分量,提取出仅包含有故障特征的信号,再计算其Wigner-Ville分布,可将故障定位在某一具体角度上,这对于叶轮机、齿轮等的故障检测具有重要的现实意义.

基于经验模态分解的Wigner-Ville时频分布

针对利用Wigner-Ville分布进行时频分析时受交叉项干扰的缺点,提出了基于经验模态分解的Wigner-Ville时频分布方法。首先通过经验模态分解使非平稳信号平稳化,将信号分解成为多个相互独立且具有简单频率成分的内蕴模式函数,然后对这些内蕴模式函数分别计算Wigner-Ville分布,最后重构原始信号的Wigner-Ville分布。通过理论模型和实际地震信号分析验证了该方法在降低交叉项干扰、提高时频分析精度方面的有效性。

非平稳空间域矢Wigner-Ville分布研究及其应用

大型旋转机械的转子运动是一空间运动。转子故障在发生或发展时,其运行过程具有明显非平稳特性的瞬态过程。通常针对单通道信息的时频分析并不能全面提取瞬态过程的特征信息。结合空间域矢谱(Vector-spectrum in space-domain)分析和Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)技术提出了空间域矢Wigner-Ville分布分析方法。它融合了转子同截面三通道图谱中各自存在的振动分量,能全面、准确地反映转子发生故障时的瞬态过程特征量变化。工程实践应用表明:空间域矢Wigner-Ville分布分析对于旋转机械故障诊断是一种新的、较为实用的信息融合方法。

基于Wigner-Ville时延分析的传感器网络定位方法

到达时间差(TDOA)定位是根据各个传感器接收信号的时差来实现目标定位的,时延估计的准确程度直接影响到定位的精度。从信号能量角度出发,根据Wigner-Ville变换得出一种时频能量分布,通过对应频率下能量的最大值来确定信号的到达时间,进而确定出时间差,同时计算了振动信号在实验介质中的传播速度,最终实现了振动定位的目的。试验结果表明,基于WVD时频能量分析的方法有利于减少实际测量环境下的振动源定位误差,从而提高定位的精度。

椭圆球面波信号Wigner-Ville分布显式渐近求解方法

针对现有的椭圆球面波函数(PSWFs)信号时频分析无显式表达式、数值仿真误差不可控、时频分布结果对称性缺失等问题,该文引入Legendre多项式以及Wigner-Ville分布(WVD),提出一种PSWFs信号WVD显式渐近求解方法。该方法根据误差要求,生成所需阶数的Legendre多项式WVD自项、交叉项,进而与对应的WVDLegendre系数相乘后线性叠加,获取PSWFs信号WVD显式渐近表达式。理论及数值仿真结果表明,所提方法能够产生满足误差要求的PSWFs信号WVD显式渐近表达式,且能够有效保持信号原有的时域、频域对称性。此外,在相同采样点数情况下,相对于基于数值解的PSWFs信号WVD,所提方法获得的PSWFs信号WVD频域分辨率更高。

抑制Winger-Ville分布交叉项的新方法

提出了一种可行的检测Wigner-Ville分布交叉项并将其抑制掉的新方法。Cohen类时频分布之一的Margenau-Hill分布同Wigner-Ville分布一样,拥有众多的优良特性,但它和后者交叉项在时频面上的分布却有天壤之别。于是,根据两种分布交叉项在时频面的特点将交叉项检测出来,进而设计二维遮蔽滤波器将交叉项移除。最后的仿真表明了该方法的可行性。

基于Wigner-Hough变换的栓接电缆接头松动故障检测

检测供配电线路栓接电缆接头松动故障对于预防电气火灾具有重要意义。为此,提出一种基于WignerHough变换(WHT)的松动故障检测方法。利用Wigner-Ville分布对接触电流进行变换,使其具有时频联合特征。通过Hough变换提取时频分布中的特征信息,并求取变换峰值及峰值变化率区间长度。根据不同实验条件下WHT峰值存在明显差异的特点识别松动故障,同时利用峰值变化率区间长度表征松动程度。实验结果表明,该方法能够有效检测配电线路电缆接头松动故障。

基于NGWarblet-WVD的高质量时频分析方法

针对高聚集度Wigner-Ville distribution (WVD)时频分析方法存在严重的交叉项干扰问题,利用广义Warblet变换(Generalized Warblet transform, GWT)不产生虚假频率分量的特点,提出了WVD与GWT相结合的归一化广义Warblet-WVD (Normalized generalized Warblet-WVD, NGWT-WVD)算法.该算法将GWT与WVD进行矩阵运算,实现滤波效应,抑制WVD产生的新交叉项以及混入自项的交叉项,提高WVD的时频分析质量.实验结果表明, NGWT-WVD方法有效地去除了多分量信号的交叉项干扰,提高信号分析结果的时频聚集度,还原多分量信号的真实时频分布.采用NGWT-WVD方法处理金属疑似破裂样本信号,获取破裂发生区间的时间和频率标志段,为监测传感器设置有效门限值提供判据,取得了良好效果.

基于VMD-WVD分布与堆栈稀疏自编码网络的局放类型识别

针对目前常用的浅层模式识别方法对高维大容量样本处理困难的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Wigner Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)和堆叠稀疏自编码网络(stockedsparse auto-encoder,SSAE)的局部放电(partial discharge,PD)信号的模式识别方法。首先,以VMD算法对PD信号进行分解,对所得各分量进行时频分析得到相应的WVD;然后,以PD信号的VMD-WVD分布为输入量,利用SSAE对样本集合进行训练,自主提取内在特征。此外,将SSAE与稀疏自编码器(stackedsparseauto-encoder,SAE)的输出特征进行比较,验证了SSAE网络特征提取能力的优越性;最后,用训练好的SSAE网络完成测试样本的局部放电类型的识别。同时,以基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的识别结果与该结果进行比较。结果表明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。

基于SBL-WVD的地震高分辨率时频分析

时频分析是地震数据处理和解释过程中重要的数学工具,其精度和分辨率决定了后续处理和解释成果的质量。提出了一种结合贝叶斯学习方法(sparse bayesian learning,SBL)和魏格纳威利分布(wigner-ville distribution,WVD)的两步高分辨率时频分析方法。第一步基于构建的雷克子波库和贝叶斯学习方法将地震数据分解为子波的线性组合;第二步通过求取子波的魏格纳威利分布获得地震数据的时频分布。其中,贝叶斯最大后验概率和第二型最大似然概率通过迭代求解。贝叶斯学习方法可以用最少数量的、具有不同主频和相位的雷克子波重构地震数据,并同时有效压制随机噪声。求取、分解子波的魏格纳威利分布可有效避免交叉项干扰,分辨率高。模拟数据和实际数据实验结果均验证了方法的正确性和有效性。与常规基于Gabor变换和匹配追踪算法的时频分析方法相比,该方法具有更高的精度和分辨率,有利于后续处理和解释研究。

基于VMD-WVD的故障行波全波形时-频分析方法

受高阻接地故障、过零点故障和高频噪声等因素的影响,行波波头检测困难,导致行波保护和故障定位方法可靠性不高。由于故障行波具有全时频特性,检测一定时间窗内时频域行波波形将包含全景故障信息,从而实现故障特征可观测。融合故障行波时频域信息,提出了基于全波形信息的故障行波表现形式。在此基础上,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和Wigner-Ville分布(WVD)的行波时频分析方法。对故障行波进行VMD分解,得到多个单一成分的固有模态分量。利用Wigner-Ville分布分解各固有模态分量,将分解结果线性叠加即可得到行波时频域波形,即行波全波形。利用该方法对模拟和实测行波信号进行分析,结果表明:该方法具有良好的噪声抑制作用,同时具有较高的时频分辨率和聚集性,实现了行波全波形的真实、准确提取。应用于1:1真型配电网实验平台中,可实现准确故障定位,且不受高阻接地故障、过零点故障、噪声干扰和采样率等因素的影响,有望大大提高行波保护和故障定位方法的可靠性。

一种改进的MP-WVD滚动轴承信号时频分析方法

针对魏格纳维利分布(WVD)方法直接对轴承振动信号进行分析时存在交叉干扰项的问题,提出一种基于改进匹配追踪(matching pursuit,MP)算法与WVD的滚动轴承信号时频分析方法。首先,根据对轴承振动信号的分析,确定MP算法中字典原子的基函数,并通过相关滤波法确定原子参数,完成字典构造。然后,利用快速傅里叶变换(fast Fourier Transform,FFT)计算信号与字典中原子的互相关谱,替代MP算法中的内积运算,对信号进行稀疏表示,迭代过程中根据残差信号的频谱更新字典中的频率参数。最后,对稀疏表示结果中的原子进行WVD计算,并以原子对应系数为权重将各原子的时频表示线性叠加,完成信号的时频分析。实验结果表明,有效提高了MP算法的计算速度,并且与3种WVD改进算法相比,本文方法时频分析结果的时频聚集程度更高,可以更好地克服WVD方法中的交叉干扰项,为滚动轴承信号的时频分析提供新的解决方法。

基于VMD-WVD相位法的长电缆局放双端定位

快速准确定位电缆局放故障位置对电缆系统安全稳定运行具有重要意义。针对传统行波定位法在长电缆局放定位时反射信号难以识别以及存在时间同步误差的问题,提出一种基于变分模态分解-维格纳威尔分布(VMD-WVD)相位法的电缆局放双端定位方法,通过准确标记双端局放信号波头时刻实现双端局放信号的同步,利用相位定位实现长电缆局放入射信号的双端同步。文中建立了长线路PSCAD模型,分析故障位置、电缆长度和采样率对VMD-WVD相位法在长电缆定位的精度影响。结果表明,在上述3种因素影响下,VMD-WVD相位法的平均定位精度分别为0.54%,0.85%,0.69%,高于传统行波定位法。文中研究成果为长电缆局部放电精准定位提供一种全新思路。

结合EMD-WVD和布谷鸟搜索算法的输电线路故障暂态保护

为促进基于波形唯一性暂态保护原理的实用化,提出了一种结合经验模态分解-维格纳威尔分布(EMD-WVD)和布谷鸟搜索算法的输电线路暂态保护方法。该方法利用EMD处理故障暂态信号,得到不同频段的单分量信号;采用波形相关性系数对各单分量信号分别与原暂态信号进行相似度计算,筛选真实暂态信号分量。然后,对真分量分别求WVD,并将所有真分量的WVD进行线性叠加获得的能量谱密度图与故障样本库中的能量谱密度图不断迭代匹配计算相似度,依据相似度判别区内外故障,实现输电线路故障快速可靠保护。仿真结果表明,EMD-WVD方法能有效提高故障暂态波形分析的准确度,布谷鸟搜索算法能有效提高波形匹配速度,两者结合有望促进暂态保护的实用化。