基于11/2维谱的舰船轴频电场线谱提取

112维谱可加强成整数倍谐波信号的基频分量,抑制高斯有色噪声及对称分布的噪声,剔除非二次相位耦合的谐波分量,这些特性对提取舰船轴频电场线谱十分有利.采用该方法对船模产生的轴频电场实测数据进行了处理,实验表明它可以有效地将微弱的轴频电场信号从背景噪声中分离出来.

基于1 1/2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于１１２ 维谱的滚动轴承故障诊断新方法。１１２ 维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用１１２ 维谱分析滚动轴承振动信号，可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征，识别故障模式。试验结果表明，这种方法能有效地诊断滚动轴承故障，且对初期故障很敏感。

用11/2维谱结合小波包能量提取地震动信号特征

针对车辆(轮式车、履带式车)引起的地震动信号中,具有非平稳、非高斯性特征相互重叠的实际情况,研究了地面活动目标产生的地震动信号特性;从理论上说明了11/2维谱可消除车辆引起的地震动信号中的高斯白噪声或有色噪声,在将11/2维谱分析和小波包能量谱相结合的基础上,提出一种特征提取方法,以便区分不同的车辆目标。在时频域构建以11/2维谱和小波包能量谱作为地震动信号的联合特征向量,建立以训练误差为目标的BP神经网络模式分类器;然后对两类车辆信号进行识别。地震动信号的车辆实测数据表明,该方法能够准确和有效地识别车辆引起的地震动信号。

舰船噪声的1(1/2)维谱特征提取

证明了１（１／２）维谱的几个基本性质，分析了由此产生的几种优良性能：可加强成整数倍谐波信号的基频分量，抑制高斯有色噪声及对称分布的噪声；剔除非二次相位耦合的谐波分量。在此基础上，将１（１／２）维谱应用于舰船噪声的目标特征分析，提出井提取了７个特征量。经过神经网络分类器的分类识别，取得了较高的识别率：Ａ类船的正确识别率为９０％，Ｂ类船的为９１．３％，Ｃ类船的为８５．７％。

基于1(1/2)维谱的舰船辐射噪声低频线谱成分提取

分析了 112 维谱具有的几个特殊性质 ,即抑制高斯噪声和对称分布噪声 ;加强信号的基频分量以及剔除非耦合相位的谐波分量。通过计算实际舰船噪声的 112 维谱 ,并利用它所具有的特征参数 ,对舰船信号进行了分类与识别 ,达到了较好的识别效果 。

基于小波系数1(1/2)维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于小波系数 112 维谱的滚动轴承故障诊断的新方法。小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号 ,112 维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声。利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间 -尺度域 ,对高频段尺度域的小波系数进行 112 维谱分析 ,不仅能检测到滚动轴承的存在 ,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。

1(1/2)维谱在舰船辐射噪声线谱提取中的应用

舰船辐射噪声的线谱成分包含有大量的舰船特征信息,是被动声呐识别目标和估计目标速度的依据。本文对1(1/2)维谱的抑制高斯噪声、增强信号基频分量和剔除非耦合相位的谐波分量等特性进行仿真,通过对2种船型的舰船辐射噪声实测数据进行处理,得出结论,1(1/2)维谱对线谱基频具有增强作用,并且能够有效地抑制高斯背景噪声,相比于传统的功率谱方法,1(1/2)维谱更有利于舰船辐射噪声线谱的提取。

高次频率耦合特征的3(1/2)维谱分析方法

为了提取高次频率耦合特征,定义了32维谱的概念,从理论上研究了32维谱的特有性质。理论研究表明:利用32维谱能完全抑制对称分布的噪声;利用复数信号的32维谱能分别提取参与4次频率耦合的分量和因4次频率耦合产生的新频率分量,也能分别提取参与二三对频率耦合的分量和因二三对频率耦合产生的新频率分量;利用实数信号的32维谱,可同时提取参与4次频率耦合、二三对频率耦合的分量和因频率耦合产生的新频率分量;无论是利用复数信号还是实数信号的32维谱,均无法提取频率独立的分量。基于实测数据的仿真实验表明:利用32维谱可有效提取水下目标辐射噪声的4次频率耦合与二三对频率耦合特征。

基于1(1/2)维谱的二次相位耦合分析

介绍了三阶累积量和1(1/2)维谱定义及估计算法。1(1/2)维谱可以抑制高斯噪声,保留信号的相位信息,而功率谱不能保留相位信息,但可以利用1(1/2)维谱识别二次相位耦合现象。仿真信号和齿轮振动信号验证了1(1/2)维谱检验二次相位耦合的有效性,可以用来识别出故障齿轮。

旋转机械故障诊断的11/2维循环谱分析方法

首先介绍了谱相干及高阶循环累积量谱的定义 ,说明了高阶循环累积量谱具有的抑噪和相位保留的能力 .但由于高阶循环累积量谱分析需要更长的时间序列 ,因此本文从循环谱相干定义出发 ,提出了利用 1 1 /2维循环谱区分线性与非线性特征的方法 .指出 1 1 /2维循环谱分析方法 ,不仅保留了高阶循环累积量谱的抑制噪声、提取非线性耦合特征和分离循环平稳分量与平稳分量的能力 ,而且减少了所需时间序列长度 ,提高了监测的实时性 ,最后以非线性平方相位耦合信号和轴承故障信号为例进行了仿真验证 .

造纸生产线上基于1(1/2)维倒谱分析的断纸预报

在造纸生产中,当断纸将要发生时,纸张水分、定量,纸浆浓度及纸机车速等与断纸相关的物理量变化剧烈,其随机成分的非平稳性迅速增强。利用这一现象,分离出断纸相关信号中的随机变量,并计算其1(1/2)维倒谱。根据不同时刻之间倒谱距离反映的随机信号非平稳化程度,对断纸过程做出准确预报。在预报的基础上及时调整工艺过程,能够有效预防断纸发生。将这种方法应用于生产预报效果显著。

基于1(1/2)维倒谱的汽车齿轮变速器信号特征提取

从三阶累积量出发,提出112维倒谱的概念,从理论上推导了其能抑制噪声、提高信噪比。并将其与倒谱对比,应用于实际的汽车齿轮变速器故障特征提取,分析表明,相对于倒谱而言112维倒谱能有效地从复杂的信号成分中提取出特征信号来,并且计算量小,精度高。

舰船辐射噪声1(1/2)维谱的自适应子波特征提取

现代化战争对信息技术的依赖日益增强,水中目标识别成为各国夺取海洋战争主动权研究的新领域。有效提取目标的本质特征是目标识别的关键。由于1(1/2)维谱保持了高阶谱的性质但其计算量却相对下降,本文结合自适应滤波理论,采用1(1/2)维谱对船舰辐射噪声进行特征提取,由对特征量的分析表明1(1/2)维谱可以有效对船舰类型识别。

基于1(1/2)维谱的脉冲星累积脉冲轮廓到达时间测量

为了提高X射线脉冲星空间导航定位精度,提出了基于1(1/2)维谱的脉冲星累积脉冲轮廓到达时间测量算法.理论上1(1/2)维谱可以抑制加性高斯噪声和直流偏差.利用三阶自累积量和三阶互累积量对角切片谱的相位关系,推导出累积脉冲轮廓到达时间测量公式.实验结果表明,基于1(1/2)维谱的累积脉冲轮廓到达时间测量算法可以有效抑制加性高斯噪声,测量精度优于Taylor FFT算法.

基于1(1/2)维谱与K-L变换的被动声纳目标识别

采用基于1(1/2)维谱分析与K-L变换相结合的特征提取方法,获取被动声纳噪声信号的有效识别信息,对被动声纳的目标信号进行分类。首先对被动声纳噪声进行1(1/2)维谱子带能量的特征提取,然后运用K-L变换实现高维特征向量的降维,剔除冗余特征,并以BP神经网络作为分类器对三类目标进行识别与分类。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果和稳健性。

基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。

基于EMD-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制信息中包含了大量有关舰船特征的信息,作为被声呐识别和判断的依据,由此判别目标的类型和速度。传统的DEMON(Detection of Envelope Modulation On Noise)谱分析时,大多采用功率谱分析,在提取调制谱时,效果不太理想,存在对噪声抑制能力差、提取后的谐波特征不明显等缺点。论文提出了一种基于EMD分解和1(1/2)维谱分析的提取方法,首先对目标辐射噪声信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解得到原始信号的若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),其次对这些IMF分量进行解调,然后对其中某几个分量作1(1/2)谱分析得到舰船轴频的基频及谐波信息。仿真和对实测数据分析的结果表明,该方法可以有效提取噪声的特征信息,具有良好的应用前景。

二次相位耦合的1维谱分析

二次相位耦合的识别在ＥＥＧ数据分析，海洋地理、声纳和生物医学等领域有着广泛的应用。本文在原有利用双谱对二次相位耦合进行分析的基础上，提出了维谱分析方法。模拟实验结果表明，该方法分辨率高，计算方法简单、运算速度快。

1(1/2)维倒谱在滚动轴承故障诊断中的应用

从三阶累积量的概念出发,提出了1(1/2)维倒谱的概念,并从理论上推导出其能抑制噪声、提高信噪比.将其应用于实际的滚动轴承故障特征提取中,分析表明,与其他一般的信号处理方法相比1(1/2)维倒谱能有效地从复杂的信号成分中提取出特征信号来,且计算量小、精度高.

1(1/2)谱分析及其在球轴承缺陷诊断中的应用

介绍了1(1/2)维谱算法的基础,利用1(1/2)维谱识别了二次相位耦合这一非线性现象,克服传统频谱分析不提供相位信息的缺陷,并将它应用到球轴承缺陷诊断中。结果表明,1(1/2)维谱能够有效诊断出球轴承的缺陷,为球轴承缺陷的诊断提供了一种新的方法。