基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法

垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中,如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换,能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题,提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先,采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取,构造融入相空间角度信息的特征数据集;然后,利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类;最后,对分类结果进行反变换,完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离,并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明,本文方法角度分辨率高、抗噪能力强,波场分离结果的保真保幅性好,这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.

基于广义积分变换法海洋温差能大口径冷水管强迫振动分析

复杂多变的海洋工况将诱发大口径冷水管强迫振动,为探明均布载荷、线性变化的静水压力、集中载荷和周期载荷作用下冷水管振动响应机制。基于Euler-Bernoulli梁理论,建立了管道动力学控制方程,采用广义积分变换法,求解了系统强迫振动的解析解,并与同伦摄动法相对比,验证了该方法的高精度和有效性,分析了内流、黏弹性耗散系数、阻尼比和质量比对管道振动特性的影响。结果表明:当内流流速对应的振动频率与固有频率接近时,管道将出现动态失稳。增大黏弹性耗散系数、阻尼比和质量比对横向位移的抑制效果呈现依次递减的规律,改变激振位置和激振频率可显著改变管道横向位移。该研究成果可对冷水管的初期设计提供一定的指导作用。

直流变换器广义对偶与相通性探讨

提出严格对偶和广义对偶的概念,探讨直流变换器的对偶性与相通性。对于三大类直流变换器,即Buck类、Boost类、Buck-Boost类变换器,包括隔离型和非隔离型,推导其严格对偶变换器,并分析可能存在的广义对偶变换器。对于一个已知的基本变换器,发现存在3个与其对偶的变换器,其中一个为严格对偶,两个为广义对偶。采用相通性,分析组合变换器与基本变换器之间的关联及在变换器推演上用到的相似处理方法,有利于变换器拓展与延伸。将软开关直流变换器看作是直流变换器与软开关电路的组合,可采用对偶与相通的方法对其进行研究。重点研究准谐振变换器的广义对偶与严格对偶,简要分析其余软开关直流变换器的对偶性。最后,通过分析直流变换器和软开关直流变换器仿真波形上的对偶性,验证理论分析的正确性。

基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究

现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。

基于同步提取增强广义S变换的柴油机气门性能退化状态评估

柴油机在运行过程中气门间隙逐渐增大,其状态会随气门性能退化而发生改变。针对传统状态评估方法难以对其气门性能退化状态进行准确评估的问题,提出基于同步提取增强广义S变换(Synchro Extracting Enhanced Generalized S-Transform,SEEGST)的柴油机气门性能退化状态评估方法。通过传感器采集反映柴油机状态的振动信号;为解决传统信号时频分析方法存在时频分辨率低、能量聚集性弱等问题,基于同步提取算法与广义S变换提出SEEGST时频分析方法,将振动信号转换为二维时频图;利用MLP-Mixer模型提取时频图像特征进行训练,实现柴油机状态评估。通过柴油机状态监测实验台开展气门性能退化实验,将所提方法与SSGST-MLPMixer、GST-MLPMixer、SEEGST-ViT、SEEGST-2DCNN、FFT spectrum-1DCNN 5种传统方法对比。实验结果表明:所提方法的整体评估准确率达到98.96%,可有效应用于柴油机气门性能退化状态评估领域,为开展柴油机气门性能退化状态评估提供一种新的思路。

基于广义S变换的高频地波雷达电离层杂波抑制方法

为了抑制电离层对高频地波雷达回波的干扰,文中提出了一种基于广义S变换(GST)的时频滤波方法,通过GST将受电离层污染的时域数据转换为时频域进行分析和处理,根据相邻时间窗信号和电离层杂波的相关性不同,依次将时间窗内数据构建Hankel矩阵,再进行子空间滤波,最终达到减轻电离层干扰的目的。通过与传统方法比较及实测数据处理分析,回波频谱中的电离层杂波抑制取得了较好的结果,进而验证了本方法在电离层杂波抑制中的可行性和有效性。

基于广义S变换的光伏电站谐波和间谐波分析方法

针对S变换高斯窗函数形式固定不变的问题,引入高斯窗调节因子改进S变换,提出一种基于广义S变换的光伏电站谐波和间谐波分析方法。首先通过MATLAB/Simulink搭建光伏电站的仿真模型,在自然采样双极性SPWM调制方式下采集逆变器的三相输出电压;然后以A相电压为例,采用广义S变换对电压信号处理得到一个模时频矩阵;最后对该矩阵分析实现光伏电站谐波和间谐波参数的准确计算。仿真结果表明,本文方法的幅值计算误差最大仅为3.30×10^(-4)%,频率的平均计算误差为0%,远小于S变换幅值误差35.19%和频率误差2.39%;能满足光伏电站谐波和间谐波检测精度的需要。

基于广义S变换和并联神经网络的结构损伤识别研究

目前在利用CNN网络提取特征的结构损伤识别研究中,仅仅利用1D-CNN和2D-CNN提取的特征进行损伤识别存在准确率低、识别效率不高等问题。提出了一种基于广义S变换和并联神经网络的结构损伤识别方法。为了丰富输入信号的特征维度,利用广义S变换将滤波后的信号转化成时频图,并同时将一维加速度响应信号和二维时频图分别输入1D-CNN和2D-CNN中进行时域和时频域特征提取,并在汇聚层进行特征拼接,然后通过FC层和Softmax层对损伤识别结果进行分类。利用IASC-ASCE SHM Benchmark结构第二阶段试验数据对所提出的并联网络模型进行验证,结果表明,所提出的网络模型与其他同类方法相比具有更高的识别精度和识别效率。

(3+1)维广义非线性发展方程的双线性Backlund变换与精确解

基于Hirota双线性方法和试探函数法,研究一个(3+1)维广义非线性发展方程的双线性Backlund变换和精确解问题。用Hirota双线性法,构造(3+1)维广义非线性发展方程的双线性形式和双线性Backlund变换。基于双线性形式和双线性Backlund变换,利用试探函数法与符号计算系统Mathematica,获得(3+1)维广义非线性发展方程的多种精确解,包括呼吸波解、复合型解、Lump周期解和孤子解,并分析解的相互作用情况。

一类二阶非标准广义力学的正则变换和第一积分

研究带有指数Lagrange函数的二阶非标准广义力学的正则变换以及关于第一积分的Poisson理论.首先,建立二阶非标准广义力学的Hamilton原理,导出Euler-Lagrange方程,并由Legendre变换定义Hamilton函数,建立正则方程;其次,建立二阶非标准广义力学的正则变换的判别条件,并通过母函数的不同选择给出四种基本形式的正则变换;最后,验证二阶非标准广义力学具有Lie代数结构,建立关于第一积分的Poisson理论.文中通过算例演示结果之应用.

矩阵的广义初等变换

矩阵的广义初等变换作为普通初等变换的自然推广,在代数中发挥着重要作用,它是解决相关矩阵问题的有力工具。通过若干例子展示其在行列式计算、矩阵求逆、秩的证明、特征多项式的计算、合同变换等方面的应用。

求解三重积分的广义球坐标变换

本文研究广义球坐标变换在解三重积分时的应用.分析不同情况下,如何选择适当的广义球坐标变换,以简化计算.

基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法

针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。

基于广义状态空间建模的串联谐振DC/DC变换器主动软开关控制策略

基于广义状态空间平均法,利用脉冲频率调制-脉冲宽度调制(pulse frequency modulation-pulse width modulation,PFM+PWM)调制提供的双自由度提出一种可以同时调节输出电压以及实现开关器件主动软开关的控制策略,可以根据器件主体损耗情况“主动”切换软开关模式,兼顾整体效率提升与负载调节范围的扩展。分析全桥型串联谐振直流变换器工作频率高于谐振频率时的3种运行模式,并通过谐振腔参数设计避免特殊断续电流模式的发生;通过广义状态空间平均法建立包含调制环节在内的系统基波截断小信号模型,其数值扫频结果与物理模型展现出极高的精确度,并能精确反映拍频极点;定义反映多输入多输出系统能控程度的灵敏度矩阵,依据此设计实现输出电压调节及主动软开关的双链路线性控制策略。MATLAB/Simulink仿真及样机实验验证表明,所提控制相比传统脉冲频率调制具备更高的整体效率以及更宽的负载调节范围。

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression,SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。

基于VMD的广义三次互相关管道泄漏定位检测

针对天然气管道泄漏检测声波定位技术中,二次互相关时延估计算法存在较大误差的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)结合广义三次互相关的时延估计算法。该方法首先利用VMD算法对两路信号进行分解并重构信号;其次,在二次互相关的基础上再进行一次相关,并在互相关算法的峰值检测阶段引入希尔伯特变换(HT),对峰值进行尖锐化处理,成为一种新型的广义三次互相关时延估计算法。通过对平台搭建的油气管道泄漏检测系统采集数据进行模拟试验,分析了各算法的精度。试验表明,相较于二次互相关,改进广义三次互相关时延估计算法定位平均精度有明显的提升,有着更高的精度和更好的抗噪性能,在天然气管道泄漏定位方面有着更广泛的应用前景。

基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法

针对高压电力设备局部放电信号受周期性窄带干扰影响大的问题,提出了一种基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法可以从染噪局部放电(partial discharge,PD)信号中分离出原始PD信号和窄带干扰信号的时频谱图,从而在时频域内准确辨识出窄带干扰和原始PD信号,避免强能量的窄带干扰掩盖原始PD信号时频特征的问题。再利用总体最小二乘不变旋转矢量技术准确估计窄带干扰的特征参数,以抑制染噪PD信号中窄带干扰。对仿真和实测PD信号开展窄带干扰的抑制测试,测试结果表明:该文所提方法可以有效分离出染噪PD信号时频谱图中窄带干扰和PD信号,提高了时频分析的准确率;同时相比于传统的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)算法谱最小熵解卷积滤波法和自适应奇异值分解法,该文方法能够有效抑制小幅值的窄带干扰,具备更好的窄带干扰抑制效果,以恢复局放信号的波形特征。

稀疏广义S变换及其在储层地震低频异常检测中的应用

时频分析(TF)是地震资料处理与解释中非常重要的方法之一,时频分辨率是高精度储层预测的关键参数。常规S变换及广义S变换的时频分辨率已难以满足高精度储层预测的需求。为此,将稀疏约束的思想引入TF中,在利用广义S变换参数可灵活调节的基础上,通过优化窗矩阵构建一种稀疏广义S变换方法。合成信号的对比分析结果表明,稀疏广义S变换方法能够获得时频分辨率更高、能量聚集性更好的时频分布,在高频和低频部分均能保持较高的时间分辨率。在实际地震数据的低频阴影检测中,该方法能更清楚地刻画油气储层的空间展布,有利于减小油气储层检测的多解性。

广义Ablowitz-Ladik方程的守恒律和Darboux变换

基于新的2×2离散矩阵谱问题,研究广义Ablowitz-Ladik(AL)方程的守恒律和Darboux变换.首先,利用Riccati方法给出广义AL方程的无穷守恒律,并得到其显式表示;其次,借助Lax对和规范变换构造广义AL方程的Darboux变换;最后,选择恰当的种子解,给出广义AL方程的显式精确解,得到2-扭结孤子解,并分析解的动力学性质.

角度域广义Radon变换多参数非迭代线性反演

基于Born近似的线性反演是当前流行的定量化地震成像与反演方法,然而,现有线性反演方法存在多种不可避免的问题,比如迭代计算成本过高,背景模型依赖,以及多参数提取不确定/不稳定.为避免这些问题,本文提出了角度域广义Radon变换(AD-GRT)多参数非迭代反演方法(2D声波双参数介质).AD-GRT是一种地震数据与角度域模型之间的积分变换,该角度域模型能够保留地震散射数据的完整信息.基于该角度域模型,地震数据可被精确重建,即使背景模型是错误的.介质双扰动参数可在角度域模型中准确且稳定提取.为解决传统角度域离散方法存在的幅值震荡和不连续问题,设计了两种有效的角度域离散单元分裂方法,实现了平滑连续的角度域幅值提取.为提高AD-GRT反演的分辨率,考虑了震源子波反滤波.利用三个数值模型验证了AD-GRT在角度域模型反演、数据重建、多参数提取方面的有效性.