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。

液态CO_2爆破系统地震波时频分析

为了研究液态CO_2爆破系统地震波时频特性,现场微震监测试验获得液态CO_2爆破地震波信号,根据爆破地震波信号具有非平稳的特点,首先采用自适应最优核时频分析方法对地震波信号的基本时频特征进行研究,在此基础上通过结合小波包变换分解与重构技术和自适应最优核时频分析方法,对地震波信号的能量分布进行了精细化分析。结果表明:液态CO_2爆破地震波的衰减速度较快,震动速度处于很低的水平;主频范围在30~70 Hz之间,持续时间约为20~30 ms;能量主要分布在0~125 Hz,由两个两个主要区域组成,表明在液态CO_2爆破作用过程中高压流体产生两次不同峰值压力的爆炸冲击波。

新非平稳信号分析方法—自适应径向墨西哥草帽核时频分布

据自适应最优核设计准则,构造新的自适应径向墨西哥草帽型核函数时频分析方法。该方法能据分析信号分布自适应调节核函数的扩展方向及宽度,使在信号自项方向尽可能延伸,而不在信号自项方向的互项尽可能抑制,能克服传统时频分布中固定核函数缺乏对信号自适应能力的不足。给出自适应径向墨西哥草帽型核函数时频分布定义及算法,并与传统的短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布及小波变换方法对比分析。仿真结果表明,所提方法优于传统的时频分布方法,能更有效处理非平稳信号,可获得较传统时频分布分辨率及抗噪更高性能。通过用于转子裂纹故障诊断实验结果表明,该方法能有效反映裂纹故障的严重程度。

基于稳定分布噪声的分数低阶自适应时频分布

信号中的α稳定分布噪声会使自适应时频分布方法失效。针对该问题,利用分数低阶统计量理论,提出一种改进的分数低阶自适应时频分布。为了实现带噪信号的实时在线处理及长时间信号的时频分布分析,给出一种分数低阶短时自适应时频分布。仿真结果表明,2种方法都能在含有α稳定分布噪声和高斯噪声的环境下进行有效的时频分布分析。

自适应径向抛物线核时频分布及其在故障诊断中的应用

针对二次型时频分布中固定核函数性能依赖于信号的局限性,提出一种新的自适应核函数---径向抛物线型核(radial parabola kernel,RPK)。该核函数可根据被分析信号的不同特性,采用优化方法自适应对模糊函数进行低通滤波,最大程度地滤除交叉干扰项,提高时频分辨率,具有对信号的广泛自适应性。与常用的Wigner-Ville分布、Choi-Wil-lams分布、锥形核分布相比,显示了其明显的优势。最后,将该核函数应用于轴承故障诊断中,取得很好的效果。

基于定向自适应核分布的滑动轴承油膜失稳信号分析

在定向Wigner分布的基础上,提出了定向自适应核时频分布。该方法将用于单通道实信号分析的自适应核分布扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向自适应核分布。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定运动状态时的旋向。与单通道信号的自适应核分布相比,正交双通道融合复信号的定向自适应核分布能更好地抑制交叉项以及具有更高的频率分辨率,此外定向自适应核时频分布与全谱分析结果相吻合,从而验证了该方法的有效性。

基于AOK-TFR和TLS-ESPRIT的电压闪变参数提取方法

针对统计评价的指标不能给出电压闪变具体参数的问题,将TLS-ESPRIT(总体最小二乘-旋转矢量不变技术)和AOK-TFR(自适应核最优时频分布)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。首先应用AOK-TFR进行闪变类型的判别,然后将电压信号数据形成的HANKEL矩阵通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高了闪变参数提取的精度。仿真算例表明,在周期性和暂态电压闪变信号中,该方法仍具有较高的精度。实例分析进一步验证了该法的可行性和有效性。

基于时频混合矩的小波调制信号识别

小波调制信号是一种特殊的调制信号,该文基于小波调制信号独特的时频特征,利用自适应优化核时频分布方法,探讨基于时频混合矩的多载波调制信号的识别。仿真表明,该方法不仅能将小波调制与OFDM信号进行分类,同时还能对不同调制级的小波调制信号进行分类。

基于时频自适应最优核分布理论的谐波检测方法

针对电能质量分析的现状,采用一种高分辨率的时频分析方法对谐波进行分析。该方法通过对时频平面内每一点计算模糊函数,获得时频最优核函数,并以此来抑制同时间点多分量信号引起的交叉项干扰,从而获得较高的时频分辨率。仿真结果表明,将该方法结合快速傅里叶变换检测谐波幅值,能够准确地检测出谐波各频率分量的时频分布特性和幅值大小。

EEMD联合AOK-TFR提取车辆微多普勒特征

利用连续波雷达探测运动车辆时,非线性、非平稳的多分量回波信号不易解析提取,基于此,提出了联合总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和自适应最优核时频分布(Adaptive Optimal Kernel Time-Frequency Distribution,AOK-TFR)的方法提取运动车辆的微多普勒(micro-Doppler)特征。建立了车体振动和车轮转动对雷达回波信号产生的复合调制效应数学模型,并对多分量回波信号进行了EEMD,通过联合AOKTFR解析回波信号的固有模态分量,得到了较清晰的微多普勒时频像,较好地克服了地杂波带来的EMD模态混叠。仿真分析表明该方法提取到的微多普勒特征参数与仿真参数吻合,证明了该方法的有效性。