参数智能优化变分模态分解的输电短路信号提取

输电短路信号因非线性含噪难以准确提取,影响后续故障诊断正确率。为此,提出参数智能优化变分模态分解的输电短路信号提取方法。引入峰值密度实时监测粒子群种群密度,设计权重自适应更新策略,以避免种群多样性缺失导致算法陷入局部最优;然后,建立变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)算法优化求解的适应度函数,并采用上述改进粒子群算法实现VMD参数智能优化下的输电短路信号提取。采用典型测试函数验证了改进粒子群算法具有比其他算法更好的搜索速度和稳定性,并进一步验证了提出的参数智能优化变分模态分解方法可以较好提取非线性含噪输电短路信号,可提高故障诊断正确率。

基于微纳米技术的高精度生化物质检测信号提取电路设计

为满足生化物质的高精度测量需求,基于电化学三电极系统工作原理,给出了一种高精度生化传感器信号提取电路,包含了恒电位仪单元、电流-电压转换单元、低通滤波单元。首先,恒电位仪单元输出激励电压,再通过电流-电压转换单元将产生的法拉第电流转换为电压信号,最后由低通滤波单元滤除生化物质检测信号中的高频噪声。所设计的电路具有高线性度、宽量程、低噪声的优点。实验结果表明,线性度为99.99%,检测范围为10 nA~0.1 mA,能实现高精度生化物质检测的需求。

基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。

基于自适应傅里叶分解的船舶轴频电磁场信号提取

船舶轴频电磁场是水面船舶及水下航行器非常关键的特征,然而由于静态电磁场的存在,大大降低了轴频电磁场的信噪比。为实现低信噪比情况下微弱轴频电磁场信号的有效检测,文中提出一种基于自适应傅里叶分解的信号提取方法,可以将复杂非平稳信号自低频到高频自适应地分解为一系列具有瞬时频率的单分量之和的形式。通过分别处理仿真和实测数据,结果表明,该算法能够克服短时傅里叶变换、小波变换及经验模态分解等方法的缺点,可快速有效地提取到轴频电磁场信号,进而为后续船舶及水下航行器的定位追踪提供参考。

基于EEMD和DWT的弱磁异常信号提取方法

磁异常信号中蕴含着丰富的目标特征信息,是开展目标定位与识别的基础。然而,目标的磁异常随着探测距离快速衰减,使得远距离目标的弱磁异常信号通常埋藏在磁噪声中。针对低信噪比下弱磁异常信号的获取问题,提出基于集合经验模态分解(EEMD)和离散小波变化(DWT)的弱磁异常信号提取方法。首先,采用EEMD将弱磁异常信号分解为信号域磁信号和噪声域磁信号。随后,利用DWT的近似系数表征低频信号的特性,获取噪声域磁信号的低频信号。最后,将信号域磁信号与噪声域的低频信号进行叠加,从而获得弱磁异常信号。为了验证该方法的有效性,开展仿真实验和外场试验。结果表明:该方法能够有效地抑制背景磁噪声,提取目标弱磁异常信号,可为远距离目标的定位与识别提供有效的磁异常数据。

基于区间信号提取的Ⅱ型不对称级联逆变器新型PWM调制策略

与传统对称级联逆变电桥(cascaded H-inverter bridge,CHB)逆变器拓扑相比,Ⅱ型不对称CHB多电平逆变器的直流电压按2i的指数规律分配,具有以更少级联单元输出更多电平的优势。但在传统调制策略下,会出现电流倒灌问题,为此提出一种基于区间信号提取的新型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)策略,通过原始脉冲信号与提取的区间信号逻辑组合的方式彻底解决所有Ⅱ型不对称拓扑电流倒灌的问题,同时还能保证输出电压的波形质量。最后以直流侧电压比为1:2:4和1:2:4:8两种不同的Ⅱ型级联拓扑为例,通过搭建仿真模型和实验平台验证了所提方案的正确性和可行性。

基于知识蒸馏的房颤信号提取方法

针对基于双时域卷积网络的房颤信号提取网络模型存在的参数量大、运算资源要求高和实时性差等问题,提出基于知识蒸馏的房颤信号提取方法。该方法的教师网络和学生网络分别采用3层、1层的基于时域卷积网络(TCN),维度分别为256和32。实验结果表明,采用知识蒸馏的方法可以提高学生网络的性能,且用蒸馏后的房颤信号提取的学生网络相比于教师网络,其网络模型更小、运算资源要求更低、实时性更高,为部署到资源有限的嵌入式设备提供了理论依据。

基于小波变换的机械式汽车变速箱故障信号提取方法

现有方法容易受到噪声影响,对变速箱故障信号的提取精度较低,本文基于小波变换设计机械式汽车变速箱故障信号提取方法。设置Morlet小波的单频率正弦函数,对机械式汽车变速箱信号进行降噪,采用频谱寻优计算振动信号统计值,基于小波变换实现故障信号提取。通过实验可知,在磨损状态下的输出最大最小值为9.965和9.146,在断齿状态下的输出最大最小值为0.996和0.914。相距理想状态输出值差距较小,证明设计方法针对故障信号的提取精度较高。

欠定和非完全稀疏性的盲信号提取

两步策略已成为欠定盲信号分离的基本方法,混叠矩阵的估计是源恢复的先决条件.本文针对非完全稀疏性情况,提出一个两步的盲提取方法.该方法先利用信号的单源区间样本,估计部分源的基矢量(混叠矩阵的列矢量),后最小干扰地提取所对应的源;除它所对应的基矢量外,它不依赖的其它的基矢量,故回避了混叠矩阵可识别的必要条件.几个仿真实验结果显示了该算法的性能和实用性.

一种具有频率响应自适应性的电压同步信号提取方法

基于自适应陷波器（adaptive notch filter,ANF）的电压同步信号提取方法能够在变频情况下准确提取基波频率和同步信号。但当电压频率在较大范围内变化时,如航空电源频率在360~800 Hz之间变化,会对ANF频率提取的动态性能产生影响。通过对ANF的动态性能进行理论分析和实验测试,发现其动态响应速度与电源频率呈现反比关系：电源频率越高,频率提取的响应速度越低。将频率检测结果引入到ANF的反馈环节中,提出一种改进的基于ANF的同步信号提取方法。该方法可消除电源频率变化对频率提取响应速度的影响,使变频情况下的频率检测结果具有频率响应自适应性。将改进方案在变频航空电源环境中进行仿真和实验研究,结果表明,所提方法能有效消除电源频率变化对动态响应速度的影响,提高动态性能,验证了理论分析的正确性。

小波包信号提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法小波包信号提取算法．这是利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的．介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例。

近钻头井斜动态测量重力加速度信号提取方法研究

利用加速度计进行近钻头井斜动态测量时,钻具的高速旋转,井下强振动、强冲击环境给重力加速度测量带来极大干扰,如何从干扰噪声中有效提取重力加速度信号对于提高井斜角和工具面角的测量精度至关重要.根据重力加速度径向和切向分量为周期性信号,轴向分量为近似直流信号,离心加速度为缓慢变化信号,振动和冲击加速度为随机信号的特征,提出一种基于互相关检测的重力加速度信号提取方法,选择径向或切向磁力计信号作为参考信号.利用相关检测方法分别对仿真数据、实验室旋转测试数据和振动测试数据进行处理,并计算了井斜角和工具面角,结果表明相关检测方法可以有效提取重力加速度信号,基于MEMS加速度计的井斜角测量精度优于0.5°,工具面角变化连续平滑,满足井斜动态测量需求.通过进一步开展实际钻井环境测试,该方法有望应用于近钻头地质导向系统或旋转导向钻井系统等需要近钻头井斜动态测量的场合.

红外传感器的信号提取和数据采集的设计

对于解决一类适合低频调制技术,且输出信号非常微弱的红外传感器的信号检测和提取,设计采用选频加窄带通滤波器的方法,再应用中位值平均滤波的数据采集方法很好地解决了对这一类红外传感器信号的数据采集。通过理论和实验证明该设计方法很好地提取了反映变化量性质的有用信号,同时也很好地提高了系统的信噪比,满足了实际情况的需要。

两相静止坐标系下消除不对称和谐波影响的同步信号提取方法

三相并网变流器可以在同步旋转坐标系下,也可以在两相静止坐标系下进行控制。无论在哪一种坐标系下进行控制,都需要能够快速准确地提取出电网同步信号。为了满足两相静止坐标系下变流器的控制需求,文中将正弦幅值积分器应用于两相静止坐标系下的同步信号提取。通过对在不对称和含有谐波情况下的输入电压进行矢量描述,提出采用多通道正弦幅值积分器的同步信号检测方法,可以消除负序分量和谐波分量的影响,而且无需进行正负序分离就可以直接得到正序分量和负序分量的幅值和相位信息。文中建立了多通道正弦幅值积分器同步信号提取方法的数学模型,揭示了同步信号提取的机理并讨论了反馈参数的选取原则。通过构造频率自适应算法,克服了电源频率变化对同步信号提取的影响。理论分析和实验结果都表明所提出的同步信号提取方法可以在电源频率变化、不对称以及含有谐波的情况下快速准确出提取出正负序分量的幅值和相位信号。

基于MEMS矢量水听器微弱信号提取电路的设计与测试

文中介绍了一种基于纤毛式MEMS矢量水听器微弱信号提取电路。该电路采用两级信号放大,两级之间设计二阶巴特沃斯低通滤波器。该电路设计经电路仿真软件进行仿真和水下测试。测试结果表明:该微弱信号提取电路可以很好地对水听器采集到的信号进行放大,表现为水听器的接收灵敏度为-160 dB(0 dB=1 V/μPa)。采用这种电路设计的MEMS矢量水听器不仅具有令人满意的"8"字形方向特性,而且具有良好的低频特性,可以满足低频声学测试需要。

差动电容敏感式力学传感器的信号提取电路

通过对加速度计的研究,开发了一类利用差动电容敏感的力学传感器的信号检测电路.在电路中给出了所使用的电子元器件,并进行分析求解,给出了电路的输出电压和传感器信号拾取电容变化量之间的正比例关系.经过实验测试,当电容变化0.01 pF时,就有10 mV的输出电压.故该电路可以检测微弱电容的变化,特别是电容变化量为0.01~1.00 pF的小电容变化.

基于coif5小波的多普勒胎心音信号提取算法的研究

胎心率监护是围产期胎儿监护的关键技术指标,超声多普勒测量胎心率是最常用的无创方法。由于胎心多普勒信号具有信噪比低、非平稳的随机性特点,提出基于coif5小波,结合双重阈值方法的胎心音信号提取算法。实验表明,该算法有效地解决了由于胎心率加倍、减半所引起的胎心率曲线翻转问题,提高了多普勒胎心音信号提取的准确性。

地面微地震资料弱信号提取方法研究

针对地面微地震有效信号特点和资料采集方式,结合微地震信号高阶累积量统计特征分析,考虑到有效信号和噪声在时空方向的不同分布特征,研究了时间和空间两个方向地面微地震信号的四阶累积量估计方法;考虑到贝叶斯估计方法对于弱信号估计的优势,研究了基于贝叶斯框架的四阶累积量的自适应算法,把信号四阶累积量的联合概率密度函数作为原信号的概率密度函数进行最大后验概率估计,建立了地面微地震资料四阶累积量贝叶斯估计方法;提取弱信号的同时不可避免会提取到弱的无用相关信号,使得弱有效信号不易识别,根据区域相关噪声在时间方向具有区域均匀分布而有效信号具有局部分布的特点,提出进一步采用自适应减法剔除贝叶斯估计结果中的这种区域性相关噪声。通过系列方法的分析研究,形成了地面微地震有效信号的有效提取方法。利用该方法对实际资料进行处理,取得了较好的效果。

气枪震源弱信号提取的可靠性初步分析

基于数据合成仿真、气枪震源激发信号的实际处理,由叠加信噪比、波形相关系数及相位偏移等3个定量指标,系统评价线性、相位加权和S变换等3种叠加方法提取强背景噪声下弱信号的实际性能,并定量估计叠加结果的可靠性。通过对以上3种方法叠加结果的综合探讨,初步对比分析后认为,线性叠加虽然信噪比较低,但波形畸变最小;相位加权叠加信噪比较高,相位偏移小,但波形质量与线性叠加的结果相比偏离较大;S变换叠加可获得相对较高的信噪比,波形幅度损失小,但存在一定的相位偏移现象。因此建议,当波形质量和时间精度均要求较高时宜用线性叠加。但气枪震源激发有限时选择叠加方法应有所偏重,若要求波形高保真,宜选择S变换叠加;若要求时间高精度,可选择相位加权叠加方法,以合理实现弱信号的有效提取。

基于多小波的多态性局部放电信号提取算法

受放电机理、传播路径等因素的影响,局部放电信号往往呈现出多种形态,基于单一小波基函数的小波分析难以处理这样多态性的问题。为此,文中引入了具有多个小波基函数的多小波。针对不同形态的局部放电信号,分别进行了大量的仿真分析,以均方误差为衡量指标,研究多小波在不同局部放电模型下的消噪效果,并寻求最佳的消噪参数。在此基础上,将多小波用于提取多态性的局部放电信号,并与已有的文献进行比较。仿真和实测信号的处理结果表明,选择合适的参数,在提取多态性局放信号时,多小波具有明显优于最优小波及小波集合的性能。