基于信号时频分析的推焦杆故障分析

作为焦炉生产的核心部件,推焦杆在推焦过程中的振动问题直接影响焦炉的稳定生产,现场采集推焦杆推焦过程中的振动信号,以试验的角度分析推焦杆的振动特性。首先,截取部分采集到的振动信号作为模拟信号,分别通过傅里叶变换、短时傅里叶变换对模拟信号进行先验分析。接着,讨论了窗长对模拟信号分辨率的影响,结果表明:窗长为1.4×2048时,信号经过短时傅里叶变换后分辨率最高。最后,将以上算法应用于推焦杆振动信号的时频分析,结果表明:信号经过窗长为1.4×2048的短时傅里叶变换后,能够较准确地找出推焦杆振动的发生时间,并提取出其发生振动频率范围,为推焦杆振动特性分析提供了试验依据。

基于信号时频特征的神经网络报警方法

针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法；用改进的ＢＰ算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理，表明该报警方法是可行的。

基于matlab的信号时频分析仿真

MATLAB软件在多个研究领域都有着广泛的应用。其中,它的频谱分析和滤波器的分析设计功能很强,从而使数字信号处理变得十分简单、直观。本文介绍了时频分析基础理论及一些应用,运用MATLAB语言实现了旨在构造一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性的wigner-ville分布。

稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析

通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。

Wigner谱及其在信号时频两维分析中的应用

Wigner谱直接定义为信号的时间一频率两维联合谱函数,适合于分析信号的非平稳特性。本文阐述了Wigner谱的基本性质和数字实现方法,并把它应用于单一成分和多成分信号的时频两维分析,文中给出了数字仿真实例。

虚拟示波器中信号时频参数的测量

讨论了基于PC的数据采集卡所构成的虚拟示波器中信号频率及脉宽的测量方法。

用维格纳-威利时频分布进行信号时频分析

信号时频分析对电子战侦察有重要意义。讨论了维格纳 威利时频分布的基本原理、与谱相关及模糊函数的关系。给出了求离散时间信号的维格纳 威利时频分布算法,以及用信号的维格纳 威利时频分布计算信号瞬时频率的方法。给出了几种目标信号的瞬时频率的计算实例。

基于循环谱的单通道时频混叠信号识别

随着通信技术的发展和电磁环境的日益复杂,通信领域中的时频混叠信号频繁显现。一方面,这类信号会干扰通信系统的正常接收;另一方面,当混叠信号中引入虚假信号时,接收器极有可能接收虚假信号,从而导致获取欺骗信息。因此,有必要对混叠信号做出准确的识别,确保通信的可靠性,从而提出了一种基于循环谱特征的时频混叠信号识别算法。该算法基于非合作方式设计,不依赖于特定的调制参数,具备较优的普适性,并且测试表明,该算法对时频混叠信号的识别准确率优于传统算法。

基于HHT时频分析的水声信号特性提取与建模

为了完成对实测水下冲击信号的建模,充分提取信号声学特性是非常有必要的。本文以水池实测信号为研究对象,采用不同分析方法处理信号,最终发现希尔伯特黄变换(HHT)时频分析方法优势明显,在HHT时频谱图上可以看到非常清晰的时间、频率分布信息。在此基础上,使用多段线性调频(LFM)信号模拟实测水下冲击信号。比较实测信号与建模信号的HHT谱图可知,建模信号的频谱走势与实测信号相同,具有与实测水声信号非常相似的时频特性,验证了HHT时频分析的优势与建模效果。

时频平面分析非平稳信号的研究进展

时频平面是研究非平稳信号的有力工具,早期采用的主要是短时傅氏变换(STFT)和Wigner-Vill分布(WVD)等。近年来,非平稳信号研究受到广泛关注,在时频平面分析方面取得了新进展。本文简单介绍了时频分布的特点,指出了在时频分布研究中存在的问题与发展趋势。

光纤传输高精度时频信号在长波授时中的应用

为提高BPL长波授时系统时频基准信号传输的稳定性和抗干扰能力,采用了光纤链路替代了中同轴电缆传递时频信号。介绍了该光纤链路的组成和工作原理,提供了该系统传递时频信号的稳定性实测结果。与中同轴电缆传输结果比较光纤传输有明显的优势。

单通道时频重叠高斯调幅通信信号盲分离方法

为了解决单通道多个时频重叠高斯调幅通信信号共信道的盲分离问题,提出了一种混合遗传与最小值搜索的盲分离算法。根据信号的特征,建立信号模型,利用接收到的一组混合信号的数据,利用混合遗传与最小值搜索的盲分离算法对所有待估计参数进行联合搜索,实现了多个信号分量的重构和分离。仿真结果表明,与传统的最小值搜索算法(初值选取误差控制在远离期望值的5%以内)和遗传算法相比,该算法有较高的数值精度和不受初值选取影响的优点。

浅析光纤传输高精度时频信号在长波授时中的应用

随着现代科学技术的不断发展,光线传输高精度时频信号在长波授时中得到了有效的应用,具有良好的抗干扰性和稳定性。基于此,本文分析了光纤系统的组成,讨论了光纤传输高精度时频信号在长波授时中的应用,包括传输原理和系统实测,显示出了光纤传输的优势性、应用性和可靠性,为相关人员的研究提供帮助。

基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究

振动信号时频分析作为设备故障特征提取的重要手段，在旋转机械故障诊断过程中发挥着非常重要的作用。但是，对于往复机械来说，由于其结构复杂、运动形式多样，系统激励具有多源冲击特点，产生的振动信号表现出较强的非平稳、非线性及非高斯等复杂特性。现有时频分析方法得到的频率成分，物理意义不明确，干扰频率成分多.

复杂工况下基于时频图像和CNN-SVM的管道堵塞识别研究

针对复杂工况下管道系统堵塞状态识别模型精度出现偏差的问题,提出一种基于时频图像和卷积神经网络(CNN)对管道内的堵塞物和三通件个体识别方法。首先,利用声波检测管道得到不同工况的低频声压信号,滤波处理后进行平滑伪Wigner-Ville时频分析得到声信号时频分布图;然后,采用大津阈值分割法对单一和复杂工况时频分布图像进行自适应分割,得到堵塞物和三通件时频图像;最后,将单一工况下轻度堵塞、重度堵塞、三通件和管道尾端4种物体的时频图像输入至卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型进行训练,将训练好参数的模型应用于复杂工况下不同程度堵塞物和三通件的自动识别。实验结果表明,所提出的方法对4类目标在复杂工况下的识别率均达到96%以上,识别精度高于传统人工特征提取的模型。验证了堵塞物在不同工况下对声波的影响具有共性,与三通件具有差异性;对复杂工况下管道中不同程度堵塞物和三通件个体进行分析,可以有效克服工况分布差异对模型识别精度造成的偏差。

含水煤体冲击倾向及声-电荷时频特征试验

为准确预测冲击地压,采用加载系统及信号监测系统对烘干24 h、自然含水和饱水的取自阜新某矿的3种煤样进行试验研究,探究含水煤体冲击倾向性变化规律及其与破裂过程声-电荷信号时频域特征的对应关系。结果表明:随着煤样含水率降低,冲击倾向性增强,煤体加载破坏过程声-电荷信号变化具有规律性;时域方面,煤样冲击越强,强化及峰后阶段声发射(AE)波形、电荷信号更加连续密集且幅值更高;频域方面,煤样冲击增强,强化及峰后阶段声、电荷频谱图频率向低频方向移动,且冲击越强低频段信号幅值越高。

希尔伯特—黄变换时频分析在沉积旋回划分中的应用

希尔伯特—黄变换是基于地震数据对信号进行经验模态分解的新的时频分析方法,其克服了原有时频分析方法因受到分辨率和信号平稳性的限制导致沉积旋回划分精度降低的影响,通过对非平稳信号进行处理得到地震信号不同固有模态分量的瞬时时频特征,以此为基础,精细刻画地震资料中的时间、频率和能量之间的关系,进而依据不同模态分量的瞬时时频特征划分出不同级次的地层沉积旋回。模型数据与实际地震资料的处理结果表明,地震数据通过希尔伯特—黄变换时频分析能够准确地进行地层沉积旋回划分,实现的过程简单实用且精确度较高,从而为地层的沉积旋回划分和精细对比提供了有效方法和参考依据。

频率选择信道下STBC-OFDM信号盲识别

针对多输入单输出(multiple input single output,MISO)通信系统的空时分组编码-正交频分复用(space-time block codes-orthogonal frequency-division multiplexing,STBC-OFDM)信号盲识别问题,提出了一种基于四阶统计量的盲识别算法。该方法首先对MISO通信系统的STBC-OFDM信号进行建模;然后利用STBC-OFDM信号编码矩阵的相关性,构造了不同时延向量下接收信号OFDM块的时延四阶矩作为特征函数;最后通过时延四阶矩理论值与实验值的最小欧式距离盲识别发射端STBC-OFDM信号的编码方式。该方法不需要信道系数、噪声信息和调制信息等先验信息,适合非合作通信场合。仿真结果表明,所提出的算法即使在低信噪比(SNR=0dB)下识别效果接近100%,且对载波频偏、时间同步偏差和多普勒频移不敏感,实用性较强。

数字信号处理教学演示系统的研究与实现

《数字信号处理》课程是电类专业的专业基础课,具有理论性强、数学推导多的特点,传统的理论教学学生容易感到枯燥。文章基于MATLAB的GUI设计了一个辅助教学系统——信号时频分析仪,介绍了系统的功能模块,并对系统做了相关的实验演示。该系统应用于教学,可以让学生更好地将理论知识与实际应用相结合,提高学习兴趣。

基于振动分析的电厂水泵故障诊断与检修

电厂中的水泵设备对于电厂的稳定运作起至关重要的作用。该篇研究专门检阅了电厂水泵的故障问题,并借鉴了振动分析的技术进行诊断以及检修工作。有系统地搜集、分析了水泵的振动信号数据,并基于此数据点创建了电厂水泵的振动状态故障模型,此模型对于识别水泵的运作情况和可能存在的故障类型有着显著的作用。重点关注了频谱分析和信号时频分析技术,对振动信号进行了深度解剖,以此更确切地定位到故障的具体位置和严重程度。根据故障诊断的结果,对于每种不同类型的故障,都提出了一系列具有针对性的检修方法,并证明了这些方法对于修复故障、防止故障再度发生具有显著的效果。这种基于振动分析的电厂水泵故障诊断与检修方法,易于操作,能及时正确识别故障,有助于电厂的稳定运行,降低因设备故障带来的风险和损失,具有较高的应用价值。