二阶同步提取变换的沉积旋回界面定位与追踪识别

针对实际测井资料划分沉积旋回时,预测无井位点地区旋回单元的的限制问题,构建一系列沉积旋回组合的地质模型,通过二阶同步提取变换分析正演模拟结果的频率特征,探求沉积旋回界面追踪方法。结果表明:二阶同步提取变换方法得到的时频谱时频分辨率高,鲁棒性较好;对于旋回单元的顶界面的弱能量信号具有更高的灵敏度;通过设定人工辅助矫正方案,能够将相对误差控制在30%之内,进一步提高追踪结果的准确度。

基于二阶同步提取变换的次同步振荡参数辨识

针对电力系统频发的次同步振荡现象,以及因为振荡频率接近在参数辨识中造成的误差,文章提出一种适用于次同步振荡参数辨识的二阶同步提取变换和希尔伯特变换结合的方法。首先使用二阶同步提取变换方法对信号进行时频分析,得到信号时频图,然后用二阶同步提取变换逆变换分解重构出各个模态分量,最后用希尔伯特变换对提取出来的单个模态分量进行参数辨识,识别其频率、阻尼比、衰减因子等主要参数。分别用理想测试信号与录波数据对其进行验证,仿真结果表明,对比短时傅里叶变换等方法,该方法在计算各模态频率,模态分量重构以及参数辨识上有更高的精度。

二阶同步提取Chirplet变换及应用于变转速滚动轴承故障诊断

为提高同步提取变换(SET)对含噪信号或强调幅-调频(AM-FM)信号的分析效果,分析SET框架。对比基于短时傅里叶变换(STFT)与Chirplet变换(CT)的SET算法,CT比STFT的信号适应性更好,时频分析结果具有更高的能量聚集性。基于Chirplet变换和SET框架推导出同步提取Chirplet变换(SECT)公式。为进一步提高SECT在时频面的时频分析能力,利用相位二阶偏导数获得更加准确的瞬时频率估计;提出二阶同步提取Chirplet变换(SECT2),以获得高分辨率的时频表达。通过分析数值仿真信号、蝙蝠信号以及试验台轴承故障数据,验证了所提方法的有效性。

基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识

异步联网后,水电机组渗透率高的系统中陆续会出现低频与超低频混合的振荡现象,给电网的安全及稳定运行带来很大危害。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,提出采用二阶同步提取小波变换(second-order synchroextracting wavelet transform,SSEWT)的方法分解混合振荡信号,并与经验包络(empirical envelope,EE)解调技术相结合,进行振荡信号实时模态参数辨识。SSEWT将现有的同步提取变换扩展到小波变换,并引入二阶瞬时频率估计量,对信号进行分解;然后结合EE解调技术对分解得到的每组振荡分量进行参数辨识。最后通过自合成信号仿真、10机39节点系统仿真和实测信号仿真,证明所提方法的可行性与准确性。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法和Fourier同步压缩变换(Fourier synchrosqueezed transform,FSST)算法进行仿真对比,表明所提方法能够有效抑制噪声与端点效应,准确地辨识出混合振荡信号的特征参数,在处理精度与运算时间上较传统方法有一定优势。