一种新的基于LMP准则的自适应正弦波频率估计算法

自适应IIR陷波器在许多不同的信号处理场合,尤其在估计淹没在噪声中的正弦波频率方面得到广泛应用。本文在研究了多种自适应IIR陷波器算法的基础上,提出了一种基于LMP准则的修正LMP-MNG算法,仿真结果验证了算法的有效性。

基于自适应正弦滤波的零序电流互感器在线检测方法

针对目前停电检测零序电流互感器极性和正确性的困难,本文提出了在线检测零序电流互感器极性和正确性方法,该方法将自适应正弦滤波应用于在线检测之中,通过保护电流互感器副边向系统注入高频电流信号,利用零序电流互感器副边的响应信号的不同相位和幅值特性,对零序电流互感器的极性和正确性进行在线检测。本文通过仿真实验,证明了该方法的可行性。

基于优化VMD-CNN-BiLSTM的电机轴承智能故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障信号较弱及特征数据提取效果差,导致故障诊断准确率低以及故障诊断效率低的问题,提出一种信号处理结合深度神经网络的故障诊断方法。首先,采用变分模态分解(VMD)法提取主轴承振动数据中的特征数据;然后为了确定VMD算法中最佳的模态分量个数K及惩罚参数α,增强特征提取的效果,将最小排列熵作为适应度函数,采用全局优化能力强的正弦混沌自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)进行参数的确定,得到最优模态分量;接着,根据最优模态分量构造特征向量,将特征向量作为CNN-BiLSTM网络的输入,实现故障的分类。最后,根据实验平台采集的数据进行实验分析。结果表明,优化VMD-CNN-BiLSTM轴承故障诊断模型相较于其他故障诊断模型,在准确率以及实时性上均有明显提升。

自适应技术在电力系统谐波提取中的应用

针对强基波背景下微弱谐波信号的提取提出自适应正弦滤波方法,区别于传统的自适应数字滤波。自适应正弦滤波是将信号分解成不同频率的标准正余弦信号的线性组合,按照实际信号与所产生的标准信号最小均方准则,沿梯度方向自动调节各频率信号的权重以实现对实际信号的最佳逼近,滤波器输出各标准频率信号的权重,利用此收敛结果可直接得到所求谐波信号的幅值和相位。MATLAB仿真结果证明了该方法的准确性和有效性。

增强目标启发信息蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在前期搜索盲目性大、拐点多等问题,对蚁群算法进行以下改进。首先,为了增强目标位置的启发信息,引入距离增益系数,将目标位置对下一个待选栅格节点的影响进行放大;然后引入带有权重的距离启发因子,在状态转移概率中加入距离启发转移概率,使蚂蚁大概率向目标栅格搜索;其次,采用正弦自适应动态调整信息素挥发因子,增强算法的全局搜索能力;最后通过修改路径减少路径冗余,进行路径安全性检查并重新调整路径,减少转弯的次数,从而提高路线质量。通过MATLAB仿真实验表明,改进蚁群算法转弯次数少,规划路径短且安全,搜索时间较快,提高了算法的收敛速度和寻优能力。

Lévy飞行的正余弦乌燕鸥混合算法及应用

为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA)。采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,来增强STOA算法的全局与局部探索能力。乌燕鸥个体和最优个体通过Lévy飞行策略进行变异,来增加种群多样性和扩大搜索空间,以达到提高跳出局部最优和全局探索能力。与四种先进的元启发式算法比较,SLSTOA算法性能通过6个基准测试函数进行评价,结果表明,相比其他四种元启发式算法,SLSTOA算法精度高、稳定性好和鲁棒性强。同时为验证SLSTOA算法的科学性与实用性,将其应用于解决32t/22.5m桥式起重机主梁结构优化设计中。

基于APIT-SA-MEMD和FLLE的齿轮故障识别

齿轮往往处于恶劣的工作环境,其振动信号具有非线性和非平稳性的特点,研究出适用于齿轮的故障诊断方法具有重要意义。针对这一问题,提出了一种基于自适应投影本质变换正弦辅助多元经验模式分解(APIT-SA-MEMD)和Floyd局部线性嵌入算法(FLLE)的智能故障诊断方法。自适应投影本质变换多元经验模式分解存在模态混叠现象,因此,提出自适应投影本质变换正弦辅助多元经验模式分解来减轻传统经验模式分解存在的模态混叠现象。首先,采用APIT-SA-MEMD方法对齿轮振动信号进行分解,获得能够表征齿轮振动信号的IMF分量;在此基础上,提取所选取IMF分量的时域和频域特征,获得高维特征矩阵;最后,利用FLLE对高维特征矩阵进行降维和聚类分析,实现齿轮故障模式的识别。实验结果表明,提出的方法能够准确识别齿轮的不同故障类型。

地震波的自适应时频分析方法对比研究

傅里叶变换、STFT和Gabor扩展以及小波变换这些传统的时频分析方法不能灵活选择基函数,从而难以准确分析具有较强频率局部特性的高频信号和具有较强时间局部特性的低频信号。该文首次引入基于四参数线性调频高斯基自适应信号时频分析方法,对地震波进行时频分析,同时还引入地震波的正弦自适应表示和小波自适应时频表示,并对这三种自适应时频分布的效果进行对比,研究表明基于四参数线性调频高斯基的自适应信号时频分析方法具有更好的精度,同时这种分解收敛的速度也是最好,计算量小。