基于复模型的模拟电路故障诊断

参数故障诊断和容差问题是模拟电路故障诊断的两个主要难题。该文从故障建模入手,提出一种新的复数域参数故障统一建模方法。模拟电路输出电压的实部和虚部都是故障元件参数的函数,联立实部和虚部函数,并消掉被建模元件参数,得到与参数无关的函数。该函数只由电路结构、故障元件位置和无故障元件的参数确定。因此,以它作为故障模型就与参数无关,能描述任何参数漂移、开路和短路故障。该模型函数是二次函数,除了无故障点之外,不同元件的模型函数会在复平面上相交于第二个点,称为混叠问题。该文采用多频方法来消除此混叠现象。仿真结果验证了方法的有效性。

基于改进经验模态分解的地震弱信号增强处理方法

针对地震反射信号经验模态(EMD)分解过程中出现的混叠及分解重建失真等问题,本文提出一种改进的EMD分解方法.首先对地震信号进行小波转换,对转换分解得到的信号高频部分进行噪声压制处理,然后将转换后的结果再进行EMD分解;针对频带宽度、振幅大小变换,提出了地震信号EMD分解的分段控制停止准则,根据主频带宽,确定相应的时窗长度,并采用各个时窗段部分叠置衔接的方法,最后对每段结果再利用单调函数停止准则进行变换,该方法有效避免了计算结果的时窗效应.通过实际资料处理对比分析,改进的EMD分解方法较以往常规EMD分解方法,在分解结果的可靠性、分解精度及非线性弱信号时频分析能力等方面都具有显著的改善,为提高薄层地质体识别能力提供了有力的技术手段.

基于希尔伯特-黄变换的自适应相位提取法

提出了一种基于希尔伯特-黄变换的自适应相位提取法。该方法通过对条纹图信号进行经验模态分解得到一系列本征模函数(IMF)。对每个IMF进行希尔伯特谱分析,提出准则用以确定噪声IMF并判断是否存在模式混叠问题。若存在,根据该噪声IMF自适应设计新的"噪声"并将其添加到原信号中,然后对所形成的新信号再次分解,重复进行该过程直到相应的模式混叠问题不再存在。将最后一次分解所得的噪声IMF和背景分量从信号中去除,对所得的基频分量做希尔伯特变换即可得到条纹图的包裹相位分布。所提方法可有效克服模式混叠问题,可在有效去除噪声和背景分量的同时尽量保留细节相位信息,有较好的自适应性及稳健性,测量精度高。