基于SVD和MED的滚动轴承特征提取

针对滚动轴承振动信号易受噪声影响,难以提取故障特征信息的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)重构结合最小熵反卷积(minimum entropy deconvolution,MED)增强的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对振动信号进行SVD分解,并计算奇异分量(singular component,SC)对应线性峭度(L-kurtosis)值;其次,根据线性峭度值结合设定阈值筛选SC,叠加得到重构信号;随后,对重构信号利用MED进行增强,凸出信号中周期冲击成分;最后,结合包络解调提取故障特征频率。仿真信号及实测信号分析结果表明,该方法可以降低噪声对振动信号的影响且凸显故障的特征信息,实现故障诊断。

回差矩阵奇异值方法改进和MIMO系统稳定性分析

高速防空导弹大攻角飞行时,耦合现象严重,弹体的高动态响应特征进一步加剧通道耦合,因此研究通道耦合下的系统稳定性至关重要。本文提出一种双通道控制模式下,单通道断开、耦合通道视为内回路的传递函数矩阵,并引入回差阵奇异值法计算系统稳定裕度。通过仿真将传统奇异值法和基于传递函数矩阵的奇异值改进法计算出的稳定裕度、单通道稳定裕度、双通道断开的稳定裕度和基于通道耦合下的稳定裕度,结合系统的时域响应进行对比分析。结果表明,改进回差阵奇异值法计算结果更精确,通道耦合下的开环传递函数对系统稳定性描述更合理。

窄带干扰及动态环境BOC调制信号多通道并行捕获

针对窄带干扰及动态环境二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)调制信号捕获困难、捕获效率低的问题,提出利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)结合最小描述长度(minimum description length,MDL)准则对窄带干扰进行抑制。在部分匹配滤波器结合分数阶傅里叶变换(partially matched filter-fractional Fourier transform,PMF-FRFT)捕获算法的基础上提出结合伪码复合以及异步伪码相关累加的多通道并行捕获算法。该算法首先对接收到的含窄带干扰信号做SVD,利用MDL准则自适应估计出干扰信号的个数并完成干扰抑制;然后,将信号伪码相加形成新的伪码序列,由PMF-FRFT结合异步伪码相关累加算法实现对多个信号的精确捕获。仿真结果表明,SVD窄带干扰抑制算法在较好保留原信号特征的基础上能够有效抑制干扰信号,且性能稳定。提出的伪码复合结合异步伪码相关累加多通道捕获的算法可同时完成多个信号的捕获,有效提升信号捕获概率、减少捕获时间。

计及电压/频率静特性的孤岛微电网电压稳定性与薄弱节点分析

提出了一种计及电压/频率静特性的孤岛运行微电网的静态电压稳定性分析方法。针对含下垂控制的分布式电源(distributed generation,DG)的微电网的特点,计及负荷的静态电压特性和频率特性,建立了含下垂控制DG的微电网的潮流模型,以节点电压和系统频率为变量,在采用牛顿拉夫逊法求解潮流方程组的基础上,对其雅可比矩阵进行奇异值分解,得到表征系统运行点离电压崩溃点距离的最小奇异值指标,并通过对右奇异向量的元素按绝对值大小进行排序,可得到全网的薄弱节点和薄弱区域。通过算例进一步分析得出下垂控制DG的下垂系数、空载电压初值、薄弱节点的光伏注入功率及风机注入功率等因素对系统静态电压稳定性指标以及系统内部电压薄弱节点和薄弱区域的影响。

基于静态等值和奇异值分解的快速电压稳定性分析方法

该文结合电力系统自身的特点和要求,利用基本运行情况下电力系统中的信息,采用两种静态等值方法求出电力系统等值参数:第一种方法基于戴维南网络等效理论。第二种方法采用两点潮流计算法。并在此基础上进行电压稳定性分析。用这两种方法可以迅速地预测负荷的临界功率和临界电压、Q-V曲线、P-V曲线及P-Q曲线:还可计算衡量节点电压稳定的节点最小奇异值。与衡量系统电压稳定的系统最小奇异值相比,具有物理概念明确,计算量小的特点。用IEEE 14母线系统和IEEE 30母线系统进行仿真计算,结果证明了这两种静态等值方法的有效性。

静态电压稳定分析模块在江苏电网的在线应用

应用最小奇异值分析法与连续潮流方法开发了集成于能量管理系统中的静态电压稳定分析模块,并在江苏电网投入在线应用。结合现场测试结果,对潮流计算中节点类型的转换、外网等值机的处理、最小奇异值指标的应用等工程应用中的问题进行了分析。针对最小奇异值指标作为电压稳定判据存在无明确的物理意义且呈现强烈的非线性的不足,结合区域电压稳定裕度的计算给出了一种实用的系统电压稳定程度判定方法。

基于最小奇异值灵敏度的电压稳定薄弱节点研究

最小奇异值作为静态电压稳定指标已广泛应用于电力系统的稳定分析之中。在最小奇异值分析的基础上,给出了最小奇异值对负荷功率的灵敏度,提出将最小奇异值灵敏度用于薄弱节点的分析及无功补偿点的确定。以IEEE57节点系统为例,在考虑负荷平均增长的情况下,分析了负荷变化对最小奇异值的影响,确定了系统薄弱区域及最弱节点,算例表明在所确定的最弱节点处进行无功补偿,可更有效地提高系统电压水平和电压稳定性。

基于拟合误差最小化原则的奇异值分解降噪有效秩阶次确定方法

为了最大限度地提高旋转机械设备故障振动信号的信噪比,研究了奇异值分解降噪的原理,提出了一种新的奇异值分解降噪有效秩阶次的确定方法。首先,对振动信号进行相空间重构,对吸引子轨迹矩阵进行奇异值分解;然后,按不同的阶数,将奇异值分成信号组和噪声组,对每次分组的结果,以阶数为自变量、以奇异值为因变量,拟合成信号特征奇异值曲线和噪声特征奇异值曲线,并求拟合误差;最后,将拟合误差最小值对应的奇异值阶数确定为有效秩阶次,并进行奇异值分解降噪。通过数值仿真和实际齿轮故障数据分析,表明该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征提取创造有利条件。

基于最小方差估计的图像低秩去噪

自然图像通常表现出一定的自相似性,这种相似性意味着由相似图像块所构成的图像矩阵具有低秩性.基于图像的这种低秩性和最小方差估计理论,提出一种有效的迭代去噪方法.该方法通过构造图像相似块矩阵将图像去噪问题转化为低秩矩阵估计问题,并由最小方差估计理论导出低秩矩阵的估计值;在此基础上,对图像块的估计值进行加权平均即可重构出去噪后的图像;针对少量噪声残留问题,将去噪方法与反向投影方法相结合实现图像的迭代去噪,进一步抑制图像中残留的噪声.实验结果表明,采用文中方法产生的去噪图像不仅具有较高的峰值信噪比和特征相似度均值,而且具有很好的视觉效果.

基于犹豫模糊决策法的电网脆弱性综合评估

电网脆弱性评估对预防连锁故障具有重要意义。综合考虑系统潮流分布、系统电压稳定性以及电网拓扑特性等因素构建了电网脆弱性评估模型。最小奇异值可定量表示系统电压与电压静稳临界点的距离,表征节点电压稳定状态;改进潮流熵综合了网架结构完整度和系统平均负载率,提高了信息熵表征电网潮流分布的准确性;最小奇异值灵敏度熵反映了系统所面临负荷冲击的风险。综合以上因素利用犹豫模糊决策方法综合评估系统的脆弱节点。仿真算例评估了新英格兰39节点系统和河北南网实际系统的脆弱性,验证了模型的有效性。

GPS RAIM定位误差保护限值算法分析

针对基于最小二乘法的偏差完好性风险方法,采用总体最小二乘法估计准则,将数据矩阵和观测值两者的误差综合考虑,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的可靠性,并给出了RAIM解算模型.结合各个航段的完好性需求进行仿真,分析了不同飞行阶段的PIR性能.结果验证了PIR是更合适的可用性分析方法.

含静止同步串联补偿器的电力系统电压稳定性奇异值分析法及指标计算

提出了一种静止同步串联补偿器(static synchronous series compensator,SSSC)混合模型,推导了电力系统中加入SSSC模型后的潮流方程。在潮流计算和奇异值分解的基础上,构建了基于SSSC混合模型和奇异值分解的电压稳定性弱节点判别指标及最危险负荷增长方式指标。利用奇异值分析法,深入分析了在负荷平均增长和最灵敏节点负荷增长2种情况下,SSSC对电力系统电压稳定性的影响。研究了采用弱节点判别指标和最危险负荷增长方式指标确定系统最薄弱节点和负荷增长最快节点的方式。证明了在系统最薄弱节点和负荷增长最灵敏节点线路中加入SSSC后能提高电力系统电压稳定性。对IEEE14节点系统进行了仿真计算,验证了所构建的SSSC混合模型以及2个电源稳定性分析指标的可行性、有效性和适用性。

阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计

给出了阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计方法,以某大型运输机为对象,设计了阵风载荷减缓系统控制器。根据系统回差矩阵的最小奇异值理论和通用相角、幅值裕度估算图,给出了系统两个通道的相角和幅值同时变化时系统的稳定裕度。仿真结果表明,该控制器能有效减缓阵风引起的飞机法向过载,其鲁棒性满足通用规范GJB185-86的要求。

基于SVD和能量最小原则的图像自适应降噪算法

基于奇异值分解和能量最小原则,提出了一种自适应图像降噪算法,并给出了基于有界变差的能量降噪模型的代数形式。通过在矩阵范数意义下求能量最小,自适应确定去噪图像重构的奇异值个数。该算法的特点是将能量最小法则和奇异值分解结合起来,在代数空间中建立了一种自适应的图像降噪算法。与基于压缩比和奇异值分解的降噪方法相比,由于该算法避免了图像压缩比函数及其拐点的计算,因此具有快速去噪和简单可行的优点。实验结果证明,该算法是有效的。

基于节点雅可比矩阵确定弱节点排序的指标比较

针对只对系统中某些关键负荷节点进行弱节点排序的需要,提出了衡量节点雅可比矩阵奇异的若干指标,将这些指标应用于弱节点排序并对其有效性进行了评价.算例表明除行列式指标外其他各种指标均适合于弱节点排序,而节点灵敏度指标由于其鲜明的物理意义而被推荐用于弱节点排序.

一种稳定的冗余度机器人动力学解法

对冗余度机器人动力学优化中的零空间最小关节力矩法和伪逆法进行了研究,阐述了运动学和动力学同时优化的必要性,提出了一种在加速度级上以最小奇异值为优化性能准则的关节轨迹规划方法.以平面三自由度机器人为仿真对象,在长轨迹情况下对三种算法进行了仿真.仿真结果表明,所提出的算法具有良好的稳定性,并极大地改善了关节空间的终态自运动现象,证明了算法的有效性.

采用信号子空间稀疏表示的DOA估计方法

利用目标辐射源空间分布的稀疏性,提出了一种基于稀疏表示的多快拍联合波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。该方法首先利用采样数据矩阵大奇异值对应的左奇异向量估计信号子空间,然后采用加权迭代最小方差方法对信号空间进行稀疏表示。与传统的角度高分辨估计方法不同,该方法没有利用样本的统计信息,因而对具有任意相关性的信号源能进行有效的波达方向估计,不需要进行去相关处理,且具有很高的分辨力及估计精度。实验表明在该方法能准确的对目标源方位进行估计,且极大地降低了稀疏表示的计算量。

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise,ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。

基于信号子空间的新型盲解卷积方法

解卷积方法已广泛应用于振动信号的故障冲击提取。然而设备运行工况复杂多变、故障特征周期难以准确预知以及随机冲击干扰,使得当前的解卷积方法难以适应工业现场复杂环境下故障冲击增强的需求。针对该问题,提出了一种基于信号子空间的新型盲解卷积方法。该方法通过奇异值分解(SVD)方法将测试信号空间分解,分离各子空间,在此基础上通过稀疏编码收缩抑制子空间噪声,以脉冲稀疏指数为指标筛选有效子空间,最后迭代实现故障脉冲提取。轴承变转速仿真试验和列车轴承试验结果表明,该方法不仅可以有效消除随机冲击和噪声,避免能量对子空间筛选的影响,而且在缺乏准确的故障特征周期情况下仍能实现故障脉冲的准确提取。

多变量飞控系统的稳定裕度分析

根据系统回差阵最小奇异值及通用相角－幅值裕度估算图，给出了在系统的输入和输出端所有通道的相角和幅值同时变化时系统的稳定裕度，它不仅可作为评价不同控制律鲁棒性优劣的指标之一，也是对古典单通道量测ＭＩＭＯ系统稳定裕度的补充。同时为了克服所得结果的保守性，采用了两种改进方法，并对某型飞机的侧向运动系统进行了稳定裕度的分析、比较。