一种基于能量对称度参数的实时基音检测方法

提出了一种基于能量对称度(ES)参数的基音检测方法。先通过波峰检测和对称度检测粗略估计语音的基音,再根据ES参数得到最佳的语音基音。实验证明此方法不仅具有实时性而且具有很高的准确性,而且不存在延时问题。是一种适合于单片机实现的语音信号处理方法。

基于对称差分能量算子解调的局部均值分解端点效应抑制方法

局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)在分析非线性、非平稳信号时表现出特有的分析能力,能够有效获得非平稳信号的时频特征,但是局部均值分解过程中的端点效应会导致分解结果失真,针对这一问题,从振动信号解调分析角度出发,提出基于对称差分能量算子解调的局部均值分解端点效应抑制方法,采用局部均值分解方法将原信号分解为一系列单分量信号,然后对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,从而获得原信号的时频分布。为评价该端点效应抑制方法的抑制效果,定义一种评价标准,通过与其他两种端点效应抑制方法进行比较,验证该方法的优越性。仿真和试验结果表明该方法能够有效抑制LMD端点效应,实现旋转机械故障的有效诊断。

复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用

针对对称差分能量算子对噪声和振动干扰较为敏感的不足,在其基础上提出了对称差分解析能量算子。对称差分解析能量算子在很大程度上克服了噪声和振动干扰的影响,能从重度污染的信号中提取出微弱的故障信号频率,因此具有更强的鲁棒性。将该方法应用于模拟实验和真实轴承故障诊断实验中,并且与对称差分能量算子和传统能量算子进行对比,该方法取得了良好的诊断效果,体现了优越性。将该方法应用于故障诊断领域,尤其是工作背景复杂的环境下,有着很大的实际意义。

基于DEMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算出包络谱。将该方法应用于仿真信号和滚动轴承故障信号的诊断,实验结果表明,该方法能有效地提取机械故障信号的故障特征,实现旋转机械故障诊断。

三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用

实际应用中研究机械系统的工作状态时,通常会对其所产的信号进行研究分析,从而得出相关结论。这些由机械系统产生的信号一般含有多种不同波动的混合成分,为了得出可靠的结论,必须从复合信号和背景噪声中分离出有物理意义的成分。因此引入一种新的故障提取方法,首先利用一种较新的模态分解算法——经验小波变换,将一组信号分解成多个具有紧支撑傅里叶频谱的调幅-调频(AM-FM)分量;然后利用K-L散度值挑选出具有物理意义的分量;最后将挑选出的分量通过三点对称差分能量算子运算,得到其能量谱的同时也能得到瞬时频率,从而提取出故障特征。将该方法用于模拟信号和实际轴承故障信号,并且同之前的方法进行对比。结论表明,该方法不仅能很好的提取轴承故障特征,而且证明该方法具有更好的优越性。

对称局部能量模型:改进的局部能量模型

本文对局部能量模型进行改进,提出了一种新的基于相位信息的图像特征检测算法——对称局部能量模型(SLE)。该算法以log Gabor小波为基本工具,只用四个对称相位进行图像特征检测,检测结果符合人类视觉系统特性。SLE不但可以检测阶跃特征、线特征等亮度特征,还可以同时检测到马赫带现象和正弦网格中的特征,而基于亮度梯度的算法和局部能量模型都不能做到这一点。与局部能量模型相比,SLE还提高了抗噪能力和特征定位性能。

时变滤波经验模态分解与对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用

经验模态分解算法作为一种经典的模态分解技术,在许多科研领域得到了广泛应用。然而分离问题和间歇性问题仍未解决,这可能导致模态混叠现象。因此,采用一种基于时变滤波的改进的经验模态分解方法。该种改进的模态分解算法可以确保了一个故障信号被精确地分解为多个含有独特故障特征的分信号。然后,采用对称差分解析能量算子对含有故障特征的分信号进行故障特征提取。实验结果表明,该方法是一种有效的轴承故障诊断工具。

对称差分能量算子增压风机轴承故障诊断

文章针对烧结脱硫增压风机滚动轴承振动信号非线性、非平稳性,导致其故障特征难提取、难识别的问题,提出了融合自相关降噪与小波包分解的对称差分能量算子的解调方法,结果表明所提方法为增压风机滚动轴承的故障诊断提供一条新途径。

LnCl_3/MCl熔盐体系能量不对称性(Ln=稀土元素,M=碱金属元素)

LnCl_3／MCl熔体中，库仑效应、VanderWaals效应和极化效应起着主导作用，导致溶液热力学性质相对理想溶液呈负偏差，并在XLnCl≈0．2处，形成最大有序，用扩展的似化学理论模型能较好地描述这一特点．阐述了发展新热力学模型时应考虑到次近邻粒子及诸如空穴等似离子的作用，结合熔体结构研究，探讨熔体粒子间的相互作用机理．

对e^+e^-→tt过程中CP破坏的能量反对称性和最佳观测量的研究

考察了e+e-→tt过程中CP破坏的能量反对称性和最佳测量量问题 ,表明相应CP破坏的能量反对称性和最佳测量量取决于弱电偶极矩形式因子的虚数部分 ,也说明初态e+e-束的极化对于解析Imdγ(s)和ImdZ(s)是必不可少的 。

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明:所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。

基于加权峭度自适应滤波和对称差分能量谱的船舶推进轴系轴承故障诊断

【目的】滤除振动信号中的背景噪声、增强故障冲击特征,实现船舶推进轴系轴承故障诊断。【方法】提出一种基于加权峭度自适应滤波和对称差分能量谱的信号处理方法:设计加权峭度自适应高通滤波算法,以加权峭度指标作为迭代优选条件,解决传统最佳截止频带选取只能依靠先验知识的缺点;在传统Teager能量算子的基础上引入希尔伯特变换和对称差分求导方式,解调滤波后信号从而得到能量谱。【结果】在仿真实验和工程实验中,振动信号中的背景噪声被滤除,故障冲击更加突出,能正确识别轴承外圈故障、内圈故障及滚动体故障。【结论】加权峭度自适应滤波具有算法复杂度低、运行时间短的优点;对称差分能量谱能够有效提升故障冲击信号的能量占比。本方法能够准确诊断船舶推进轴系轴承故障。

变分模态分解与对称差分能量算子解调在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承信号的不规则特性及振动信号表现出强非平稳性给滚动轴承故障特征提取带来困难的问题,提出VMD变分模态分解与对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。仿真实验结果表明所提方法能够有效地对滚动轴承进行故障诊断。

机械制造对称性概念体系及其应用思路

为系统探索机械制造对称性对零件制造的指导作用,对现有机械制造工艺对称性概念体系进行扩展和完善,提出了按照物质对称性、信息对称性和能量对称性进行分类的机械制造对称性概念体系及层次结构。探讨了物质对称性、信息对称性及能量对称性在零件制造中的应用思路与方法。

一种新的能量转换表达在轴承故障诊断中的应用

针对传统包络方法中存在的不足,提出一种新的能量转换表达。该种新的能量表达主要基于高阶对称能量算子。这种新的表达可以跳过求包络信号这一步,而直接得出故障信号的能量,从而从能量谱中分辨出轴承故障特征及其倍频。同时,由于采用了对称高阶求导方法,大大增强了检测轴承微弱信号的能力,可以从受到严重污染的测量信号中提取出轴承故障特征,因此它具有更好的鲁棒性。将该方法应用到仿真模拟信号与实际轴承故障信号中,并与传统的解调算法Teager能量算子和希尔伯特变换进行对比,证明了该方法的实用性和优越性。

新型非对称惯容NES减震控制性能研究

为提高控制装置的减震性能及减小附加阻尼器的质量,基于非对称非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)提出一种附加惯容器的新型控制装置——非对称惯容NES。根据非对称惯容NES系统的工作原理推导出运动方程;在脉冲型荷载作用下进行控制参数数值优化,分析非对称惯容NES的能量鲁棒性和频率鲁棒性。分析地震作用下结构与控制装置响应,研究主体结构刚度变化前后的控制性能。应用数值小波变换对体系的地震响应时程进行功率谱分析,从能量的角度研究控制装置的减振机理。研究结果表明,非对称惯容NES具有极强的能量鲁棒性和频率鲁棒性,在地震作用过程中能有效减小顶层加速度峰值且所需行程更小,能在更广频域内与主体结构发生共振,因而其减震效率更高。非对称惯容NES减震控制性能与已有的非对称NES相当甚至更优,并能够减小40%阻尼器质量,在实际应用中具有更广阔的前景。

基于注意力机制的光伏系统故障电弧检测与定位研究

由于绝缘损坏等原因产生的串联故障电弧严重威胁着光伏系统的安全稳定运行。同时,光伏系统中阻抗网络会影响检测故障电弧的能力,降低时频检测方法的可靠性。针对阻抗网络带来了故障电弧检测与定位困难的问题,文中搭建含光伏阻抗网络模块的直流故障电弧实验平台,开展不同电流等级、不同负载、不同线路模拟长度的故障电弧实验。通过傅里叶变换频谱和小波变换分析电流信号,构建幅值比、提升比指标,定量评估光伏阻抗网络前后的故障电弧特征差异,分析光伏阻抗网络对故障电弧特征的弱化影响,并对小波重构信号做三点对称差分能量算子处理,使100 k Hz内各频段特征得到增强,有效改善了故障电弧检测。根据特征随线路增长而衰减的规律,提出基于长短期记忆网络和注意力机制的故障电弧检测与定位算法,实现了0~80 m的串联故障电弧定位,最大误差不超过4 m。研究可为光伏系统故障电弧检测模块的设计提供一定理论和方法基础。

基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。

旋转对称能量与旋转对称性检测

为检测图像的旋转对称中心和旋转对称角,通过引入旋转对称能量的概念,提出了一种新的旋转对称性检测算法.该算法分为3个步骤:1)对图像中任一位置,计算该位置处的旋转对称能量和旋转对称角;2)计算各点处的旋转对称能量获取整幅图像对应的旋转对称能量图;3)在旋转对称能量图上进行局部极大值检测获得旋转对称图形的旋转对称中心并确定旋转对称角度.实验结果表明,该算法不仅能够准确鲁棒地检测出旋转对称图形的旋转对称中心与旋转对称角,还能成功应用于图像修复.

提高仿生复眼定位精度研究

自然界中昆虫复眼的定位属于视觉定位技术的一种,其具有的大视场、小体积、高灵敏度的特点,满足了诸多场合对定位装置的要求。参照昆虫复眼研制的新型仿生复眼系统由复眼球壳、微透镜阵列、弯月折转透镜和大面积CMOS相机等组成,为实现复眼系统定位功能,需要先完成系统标定工作。针对系统标定过程中存在的图像光斑中心定位精度不足的问题,提出了基于能量对称的光斑中心定位算法,该算法首先需要完成复眼各子眼通道成像的传感器辐射响应标定,再根据能量对称的原则提取光斑中心坐标。并对该算法的定位效果进行试验验证。为了验证改进方案对复眼系统目标点定位精度的提升效果,在复眼系统60°视场内进行目标点定位试验,试验结果表明,方案改进前后整体角度误差最大值从4.92mrad降低到4.23mrad,定位精度提升约14%,表明改进方案对复眼系统定位精度起到了较好的提升效果。