基于改进变分模态分解的谐波检测方法

针对电网谐波信号多变复杂,现有检测算法精度不高的问题,提出基于改进的变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(HT)结合的谐波检测方法。首先,用分量的平均瞬时频率法来确定VMD的分解模态个数K,采集包含谐波的混合信号。其次,对采样信号进行VMD检测和分解,得到一系列固有模态分量(IMFs),并从中提取出基波分量和高次谐波;再对固有模态分量进行Hilbert变换,得到原始信号频谱值的关系以及各分量的特征参数;最后与经验模态分解(EMD)结果进行比较,仿真结果表明该算法检测谐波的精度较高,实时性好,能够满足谐波信号的检测要求。

基于地震属性的地震相分析思路

重点阐述了基于地震属性的地震相分析方法。了解区域地质概况、沉积背景,选取完整的沉积体系;选取合适的时窗沿层提取地震属性(RMS,平均瞬时频率、有效带宽),利用RMS属性识别沉积体,平均瞬时频率判断物源方向,有效带宽推测沉积环境及地层的均质性;综合考虑最终确定沉积体的地震相特征,绘制该层段的地震相平面图;最后将地震相转相为沉积相。利用该方法对尼日尔三角洲S工区进行地震相分析,识别出高弯度水道、水道-朵叶复合体、末端朵叶等沉积体的典型地震相特征,取得很好的效果,显示该方法具有良好的应用前景。

地震属性技术在哈拉哈塘地区火成岩识别中的应用

火成岩的高频屏蔽作用,严重影响到下覆的石炭系和志留系低幅度碎屑岩圈闭以及岩性圈闭的落实,影响了油气勘探进程。利用地震RMS属性技术,对工区内二叠系火成岩在横纵向上的分布规律做了定性研究,研究表明利用RMS属性技术可以检测出不同的地震相带;然后,从地震频率属性上,沿TT和TP层上下进行了火成岩附近不同层位的频率提取,从频率分布图上可以看出火成岩的频率屏蔽作用和频率从浅到深逐渐降低的规律,以及在火成岩的顶底界面出现的频率异常。

喷油过程关键时间特征识别方法研究

针对喷油过程关键时间特征识别问题,本文考虑喷油过程关键时间特征识别的准确性及普适性。利用短时傅里叶变换及水锤震荡模拟算法对喷油器入口压力信号进行处理,实现对喷油过程关键时间特征的精准识别。结果表明:本文所提出的时频分析方法可以精确地识别单次喷射过程中短脉宽及长脉宽情况下的关键时间特征,同时也可以实现对多次喷射过程中预喷过程的关键时间特征识别。但是由于多次喷射过程中存在压力波叠加问题,本文方法无法对主喷过程进行识别。因此本文又提出一种预喷水锤振荡模拟算法,利用解耦后的压力微分信号实现对主喷过程关键时间特征的识别。此外,由于压力传感器安装位置导致的时间延迟问题,经过修正处理可以有效消除。该方法对喷油过程关键时间特征识别具有重要的应用价值。

脉冲负载下电力系统暂稳态功率特性

脉冲负载由于其周期性脉动的特点,使电网系统公共母线的功率产生持续的、高峰值脉冲,严重威胁到电力系统的安全稳定运行。针对常用脉冲负载结构,建立了以脉冲负载为主负载的公网和柴油发电机组(60 kW)供电试验平台。基于脉冲负载的工作机理,分别对不同脉冲频率、占空比下的脉冲负载进行联网/脱网试验,对公共母线处的暂态和稳态功率特性进行对比讨论。针对传统平均功率无法准确、有效表征系统稳态功率的问题,提出了基于脉冲频率的瞬时功率平均值(pulsed frequency based instantaneous power average value,PFIPA)的计算方法,试验结果证明,该方法具有一定的合理性和正确性,在联网和脱网电力系统均可适用。所建试验平台及分析结论,对脉冲负载在电力系统中的应用、设计、系统容量、功率分配等方面具有重要意义和参考价值。

一种新的扩频音频水印算法

音频水印提供了一种数字保密的方法,用来保护作者和版权所有者的权利。在本文中,基于扩频技术提出了一种新的音频水印算法,即应用音频的瞬时平均频率(IMF)来嵌入数字水印,其目标是最大限度的满足水印的不可觉察性和健壮性。本文算法对原始的音频信号进行短时傅立叶变换,从而估计出信号的加权瞬时平均频率(IMF)。基于心理声学模型的掩蔽特性,可以得出水印被要求的相应的声压级。根据这些结果调制产生一个依赖于信号的不可觉察的水印。本算法允许在5秒钟的音频信号中嵌入25位信息。实验结果表明本文算法对于常见的信号处理攻击包括滤波、MP3压缩和添加噪声具有很好的健壮性。

基于地震属性分析的储层预测技术在歧口凹陷中的应用

地震属性分析是储层描述的一项重要技术手段。目前地震属性分析技术发展迅速,在油气田开发中得到广泛应用,并起到越来越重要的作用。本文系统总结了储层预测技术在大港油田歧口凹陷的应用效果,明确了对复杂储层分布区应用波形相似度、均方根振幅、平均瞬时频率、平均瞬时相位等地震属性分析的地球物理新技术,是进行精细储层预测与砂体识别的有效手段。

基于表面肌电信号Wigner-Ville分布的人体膝关节力矩预测

目的:提出一种基于表面肌电信号时频分析的预测膝关节力矩的新方法。方法:受试者完成递增负重蹲起实验,采集股直肌的表面肌电信号进行时频分析,获得基于Wigner-Ville分布的表面肌电信号在时间和频率的二维平面上的能量密度,并由此估算出能够反映肌肉瞬时做功能力的敏感指标——瞬时平均频率功率。结果:以股直肌的瞬时平均频率功率和膝角为自变量,获得的二元线性回归方程可以有效预测膝关节瞬时力矩的大小。结论:表面肌电信号瞬时平均频率功率能实时反映肌肉的做功能力,可作为预测膝关节力矩和预防膝关节损伤的一个基础指标。