基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

基于空时离散傅里叶变换投影的宽带旋转不变技术估计信号参数算法

利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越的方位估计性能。

基于旋转不变技术信号参数估计的激光扫频干涉测量方法

激光扫频干涉测量技术具有无测距盲区、非接触、单次测量多目标的能力.通过傅里叶变换可提取目标拍频频率,进而解算距离.然而受激光器调频带宽限制,通过傅里叶变换得到的目标分辨率受限于固有分辨率.为解决该问题,本文提出采用基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法对测量信号进行频谱分析.实验通过插值拟合法校正测量信号拍频非线性,进而采用ESPRIT算法测量目标距离,结果表明在傅里叶变换算法无法区分临近目标频率的情况下,采用ESPRIT算法可以区分出目标的频率,通过计算可得被测目标的厚度为2.08 mm.从而为诸如光纤临近损伤点、薄台阶高度或小孔等测量提供了思路.

一种基于四阶累积量的旋转不变参数估计方法

基于四阶累积量的几何解释 ,本文提出了一种新的旋转不变波达方向 (DOA)估计方法 ,它利用所构造出的虚拟旋转不变矩阵对来构造低维波达方向矩阵 ,并对其进行特征分解直接得到DOA估计 ,且与基于二阶统计量的旋转不变方法比较 ,阵列有效孔径扩展了一倍。

基于旋转不变技术实现频率/相位差/幅度比联合估计

提出一种联合估计多个正弦波信号的频率/相位差/幅度比的算法.该算法首先将幅度比估计转换为相位估计,然后形成特定的数据矩阵,由各分块矩阵之间的关系,利用旋转不变技术(ESPRIT)实现频率和相位的估计,通过对相位进行分离获得各谐波分量对应的相位差和幅度比的估计.计算机仿真结果表明,当S/N增大时,频率、相位差和幅度比估计值的标准误差均趋于0.ESPRIT方法可用于估计雷达信号的多普勒频率、相位差和幅度比,并由此得到目标的运动参数.

基于时域旋转不变技术的目标方位估计方法

针对频域旋转不变技术存在的时频变换所需采样点数和协方差矩阵估计所需快拍数需要折中处理问题,提出基于时域旋转不变技术的目标方位估计方法。该方法利用两傅里叶变换对阵列接收数据进行复解析变换处理,获取时域解析数据,并按窄带划分方式对其滤波处理;在不需要对解析数据做时延迟补偿情况下,通过多个时域采样点累积方式解决协方差矩阵估计所需快拍数问题,得到协方差矩阵估计值;通过旋转不变技术实现对该频带目标方位估计。数值仿真及实测数据处理结果表明,相比频域旋转不变方法,本文方法保持对目标方位估计精度前提下,在最低输入信噪比要求上降低了5 dB,进一步拓宽频域旋转不变方法在工程领域的实现方式。

基于共变谱和旋转不变技术的多径时延估计

针对脉冲噪声环境下多径时延估计的分辨率问题,提出了一种基于共变谱(CS)和信号估计参数旋转不变技术(ESPRIT)的多径时延估计方法。采用α稳定分布建模脉冲噪声,依据分数低阶统计量理论,将两接收信号的共变序列进行傅里叶变换得到共变谱。CS看作等效的时间序列,把时域的多径时延估计问题转化为频域的多个正弦信号频率估计问题。利用ESPRIT对等效时间序列进行频率估计,得到高分辨率的多径时延估计。仿真实验表明:多径时延估计方法(CS_ESPRIT)在高斯和脉冲噪声环境中均具有较好的估计性能。

基于旋转不变阵列的分段平稳信号欠定DOA估计

为克服KR-MUSIC算法限定阵列为均匀线列阵、需要空域谱搜索、计算量较大的缺点,提出了一种基于旋转不变阵列的DOA估计算法,扩大了应用范围,且算法通过解析运算估计DOA,避免了计算量较大的谱搜索.该算法可估计的DOA个数由KR-MUSIC方法的2N-1增加到N2/2.仿真结果表明,在同样信噪比、帧长和帧数条件下,本文算法的性能要优于KR-MUSIC算法.

无线定位中基于旋转不变PM的时延估计

定位参数的快速估计是无线定位系统的关键环节。针对超分辨时延估计算法计算复杂度较高这一问题,提出一种基于旋转不变传播算子(PM)的时延估计算法。该算法首先对正交频分复用(OFDM)频域接收信号进行建模,然后计算协方差矩阵,再根据子载波流行矩阵的范德蒙矩阵属性,采用旋转不变 PM 算法实现时延参数的闭式解,从而既无须特征值分解又避免了伪谱峰搜索,计算速度快。理论分析和仿真结果表明,该算法在计算量大幅度下降的同时,参数估计性能接近于基于旋转不变技术(ESPRIT)估计信号参数算法,具有一定的可行性和有效性。

基于ESPRIT的谐波和间谐波参数估计方法

为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解为信号子空间和噪声子空间,能够精确地估计出被噪声污染的正弦信号的频率,幅值等信息,克服了传统FFT算法分辨率的限制。仿真结果表明此算法能够在较短的信号长度内准确检测出信号各个谐波和间谐波成分,证明了此算法的正确性。

旋转式磁流变阻尼器外特性测试及其动力学建模研究

磁流变阻尼器是一类低功耗可调阻尼元件,被广泛应用于半主动隔振控制应用中,它具有较强的非线性滞回特性,构建能够较好地反映其外特性的动力学模型一直是一个难点。基于此搭建了旋转式磁流变阻尼器的外特性测试平台,经滤波、相位补偿等数据处理,得到该阻尼器在不同电流下的外特性曲线。利用最小二乘法,根据外特性曲线,基于Bouc-Wen模型进行参数估计,得到不同电流下的参数值,用电流对参数值进行拟合,得到可适用于任意电流的磁流变阻尼器动力学模型。经验证,平均MAPE为3.79%,最高MAPE为4.35%,该动力学模型拟合效果良好。

基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测新方法

将高频率分辨力谱估计技术与优化算法相结合而提出一种新的异步电动机转子故障检测方法。针对两种典型的高频率分辨力谱估计技术——多重信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)与旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariancetechnique,ESPRIT),应用模拟转子故障的定子电流信号测试其频率分辨力、精度等性能,结果表明:即使对于短时信号,二者仍具高频率分辨力,可以准确地分辨定子电流信号中转子故障特征分量、主频分量之频率;但对其幅值、初相角,仅能提供"粗糙"估计。为此,尝试以优化算法——模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)与模式搜索算法(pattern search algorithm,PSA)确定各分量的幅值与初相角。同时,分别对MUSIC与ESPRIT、SAA与PSA做了性能对比,遴选优者并应用于转子故障检测。最后,针对转子断条故障进行实验,结果表明:基于高频率分辨力谱估计技术与优化算法的异步电动机转子故障检测方法有效、可行,即使在负载波动、噪声等干扰严重情况下仍然适用。

对低信噪比非稳定信号的参数估计MESPRIT

对振幅衰减和信噪比极低的信号进行参数估计，最常用的傅氏变换以及大多数现代信号参数估计方法（如，最大熵法ＭＥＭ、线性预测奇异分解法ＬＰＳＶＤ等），其结果都不能令人满意．本文针对信号衰减、信噪比极低的特点，改进了基于旋转不变技术的信号参数的估计方法（ＭＥＳＰＲＩＴ），并给出几种估计方法的对比仿真结果．

基于改进传播算子的双基地多输入多输出雷达参数估计

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达系统中,多目标波离方向(DOD)和波达方向(DOA)联合估计精度低的问题,提出了一种改进的传播算子(PM)方法。根据传播算子定义要求提取存在旋转不变结构的相关数据,组合相关数据求得协方差,采用前后向平滑方法求得传播算子,根据其内部结构特征求出旋转不变因子,估计出DOD和DOA的值。仿真结果表明:与传统的旋转不变子空间算法和PM算法相比,该方法具有更高的估计精度,在低信噪比时与传统的PM算法相比最大均方根误差相差4 dB,性能更加稳定,更适合低信噪比时的DOD和DOA高精度估计。

基于多散射中心估计的飞机目标识别

提出了一种基于散射中心估计的目标识别方法,该方法首先利用AIC和MDL标准预测目标散射中心个数,然后基于TIS-ESPRIT算法估计散射中心的幅度和位置信息并提取散射中心相对距离作为识别特征,该特征在一定角度范围内具有旋转和平移不变性,最后通过对三类飞机目标的分类识别,验证了这种方法的有效性和稳健性,

基于SVD滤波技术与快速四阶累积量ESPRIT算法的异步电动机转子断条故障检测新方法

提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)滤波和快速四阶累积量(Speedy Fourth-Order Cumulants,SFOC)旋转不变信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique,ESPRIT)的异步电动机转子断条故障检测方法。SVD滤波方法可以理想地滤除电机定子电流信号的基频分量与背景噪声,从而凸显转子断条故障特征频率分量;四阶累积量ESPRIT方法可以有效减少噪声干扰、扩展信号阵元并以高频率分辨力提取定子电流信号中的转子断条故障特征频率分量;特别是,将二者结合即可在短时采样信号条件下以高频率分辨力提取转子断条故障特征频率分量。为了改善四阶累积量ESPRIT方法的快速性,提出了精简算法以消除均匀线阵的DOA(direction ofarrival)估计中的大量冗余数据,从而大幅减小计算量。转子断条故障检测实验表明:基于SVD和SFOC-ESPRIT的异步电动机转子断条故障检测方法效果良好。

脉冲性噪声中二维波达方向估计算法

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-D DOA算法。由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA。最后,比较了基于传统协方差、符号协方差、FLOM和PFLOM的旋转不变技术估计信号参数算法。仿真结果表明,该算法具有鲁棒性和较小的角度估计偏差及均方误差。

二维ESPRIT参数配对及FPGA实现

与MUSIC算法相比,二维ESPRIT算法不需要谱峰搜索、运算量小,但存在参数配对问题。基于此,提出一种易于实现的参数配对方法,基本原理是2个表出矩阵特征值的和差等于表出矩阵和差的特征值,不需求解表出矩阵的特征向量。给出基于CORDIC算法和脉动阵的参数配对并行化实现方案,整个系统只有移位相加运算。使用ISE软件和ModelSim软件得到的仿真结果验证了该方案的正确性。

一种相干分布源二维中心DOA估计方法

现有的大多数相干分布源二维波达方向(DOA)估计方法都需要进行谱峰搜索,计算复杂度很高。利用一种特殊的双L型阵列结构,提出了一种新颖的不需谱峰搜索的相干分布源二维中心波达方向估计方法。新方法首先通过阵列方向矢量的泰勒级数展开获得关于分布源中心DOA的两个近似旋转不变关系。然后,用TLS-ESPRIT实现中心方位角和中心俯仰角的分离估计。最后,给出了详细的参数配对方法。与传统方法相比,本方法有效降低了计算量,并且能够处理具有不同角信号分布函数或者角信号分布函数未知的情形,具有很好的稳健性。

改进分离式电磁矢量阵列的两维波达方向估计

针对现有分离式电磁矢量传感器阵列的两维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计存在的两个问题:其一,当入射信号在时域上不具有旋转不变性时,现有算法失效;其二,无法实现阵列的两维孔径扩展导致两维DOA估计精度较差,提出了一种改进的分离式电磁矢量传感器阵列结构.首先利用所提阵列的空域旋转不变性代替时域旋转不变性得到其中一维方向余弦的高精度估计;其次结合矢量叉乘法与相位干涉法得到另一维的方向余弦高精度估计;最后对两维方向余弦进行三角操作得到目标的两维DOA估计.本文算法摆脱了对入射信号形式的依赖,实现了阵列的两维孔径扩展,使得两维DOA估计精度大大提高.仿真结果证明了本文算法的有效性.