基于EMD消除Wigner-vill分布交叉项的研究

Wigner-Vill分布(WVD)以其良好的时变特性和较高的时间、频率分辨率近年来一直被用于信号处理等领域。然而WVD作为双线性分析方法,在应用时会出现交叉项。针对该问题,提出基于经验模态分解(EMD)消除Wigner-Vill分布交叉项的方法。该方法首先利用EMD分解将信号分解成若干模态成分,然后分别对各个成分计算WVD,最后将各项结果求和得到信号的WVD分布。该方法有效地消除了WVD交叉项的干扰,同时保留了WVD的优良特性。并应用该方法对油膜涡动故障信号进行分析处理,得到了较好的结果。

Wigner-Ville时频分布研究及其在齿轮故障诊断中的应用

虽然 Wigner- Ville分布具备时 -频分布的优点 ,但 Wigner- Ville分布的一个致命缺点就是交叉干扰项的存在 ,并影响其广泛应用。本文介绍了 Wigner双谱、Wigner三谱 ,以及如何选用合适的核函数消除交叉干扰项的影响。并以齿轮为实验对象 ,成功应用上述方法消除交叉干扰项 ,达到诊断齿轮故障的目的。

基于二次EEMD的Wigner-Ville分布旋转机械故障信号分析及试验研究

Wigner-Ville分布(WVD)凭借优良的数学性质被广泛应用于信号处理等领域,但因其不满足可加性而引起的交叉项却影响信号分析的准确性。针对此问题提出利用二次聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decompo-sition,EEMD)消除Wigner-Ville分布交叉项的方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成为若干本征模函数(IntrinsicMode Function,IMF),再利用EEMD对获得的IMF进行二次处理,得到一组新的IMF,然后对新得到的若干模态成分分别进行WVD计算,最后将各项结果求和得到信号的WVD分布。该方法在改善模态混叠的同时有效地消除Wigner-Ville分布交叉项,并保留Wigner-Ville分布的各种优良特性。将该方法应用于转子碰摩故障诊断,效果很好。

基于Gabor展开的Wigner-Ville分布的交叉项消除

Wigner-Ville分布(WVD)具有最好的时频分辨率,但其固有的交叉项问题限制了其应用。根据旋转机械振动信号分析中的多分量非平稳信号的频率成分均与基频成倍数(阶比)关系,提出应用基于离散Gabor变换的迭代时变滤波和对Gabor系数的选择遮掩提取出感兴趣的各单阶分量,先分别计算各单阶分量的WVD,再将各单阶分量的WVD合并,可得到无交叉项的WVD时频谱图。仿真及实际测试试验结果表明,该方法可有效去除旋转机械多分量非平稳信号WVD分析中的交叉项干扰。

基于Wigner-Ville分布与小波尺度谱融合的时频特征提取方法

时频分布提供了信号特征在时间域和频率域的联合分部信息。作为两种典型的时频分布表示方法,Wigner-Ville分布(WVD)和尺度谱都存在的缺陷,体现在WVD存在严重的交叉项,尺度谱时频聚集性差。在WVD和尺度谱的基础上提出一种以消除交叉项和保持高分辨率为目的的时频特征融合算法。仿真分析验证了该算法能够有效抑制交叉项,可以很好地保持时频分辨率,且抑制了弱噪声对于时频特征的干扰。通过仿真信号的分析将该算法与Cohen类时频分析方法进行比较,验证了其在时频特征表示方面的优越性。将时频融合算法应用于轴承振动信号的时频表示,结果表明该方法能基本消除时频特征表示中的交叉项且保持了较高的时频分辨率,验证了算法在信号特征表示方面的有效性。

采用STFT-Wigner变换抑制Wigner-Ville分布交叉项

对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰。而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性。但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果。提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性。通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果。

基于小波和Wigner-Ville分布的轨道不平顺特征识别

利用小波变换的多分辨特性,对轨道不平顺局部检测数据进行一维小波变换多尺度分解,然后对各尺度下重构信号进行幅值谱分析,以发现在轨道不平顺中存在的特征不利波长;同时,基于小波分解后的各层重构信号能有效放大不平顺特征和缩小频段范围,利用Wigner-Ville分布对信号能量的时频聚集性,对各层重构信号进行Wigner-Ville时频分析能很好地提取各波长不平顺大小沿线路里程的分布情况;通过相干分析发现引起车体激扰的不利波长,然后用小波方法提取不利波长所在的特征频段,最后通过互Wigner-Ville分布表征相干不利波长不平顺的时频分布情况。结果表明:结合小波分析理论和Wigner-Ville分布能十分有效地从时频域角度分析轨道不平顺,是一条保证铁路安全运营、提高养护维修质量的良好技术途径。

基于联合Wigner-Ville分布—随机Hough变换改进算法的线性调频信号参数快速估计

为了解决传统Hough变换(HT)庞大的计算量和存储量的问题,提高对线性调频(LFM)信号参数估计的实时性和准确性,根据Wigner-Ville分布(WVD),得到含噪单分量LFM信号的时频特性,利用最大值法进一步估计出瞬时频率;截取一段频率估计值,利用随机Hough变换(RHT)实现LFM信号的参数估计。仿真分析表明,与传统WVD-HT相比,该算法的运算量明显减少,约为WVD-Hough的1/3,并且参数估计精度高于WVD-Hough算法,具有较强的实用性。

基于互Wigner-Ville分布的SAR运动目标检测

本文针对机载合成孔径雷达 (SAR)运动目标回波信号的特点 ,提出了基于互Wigner Ville分布 (XWVD)的机载SAR运动目标检测方法 ,分析了它在单目标和多目标情况下的检测性能 .实验证明 ,该方法可以在较低的信噪比下实现目标的检测 ,其性能大大优于常用的Wigner Ville分布方法 .为了抑制多个目标之间交叉项的影响 ,本文还提出了一种基于逐次消去思想的互Wigner Ville分布检测方法 ,它可以解决强度相差较大的多目标检测问题 .

Wigner-Ville时频分布在内燃机故障诊断中的应用

针对内燃机瞬时转速信号的非平稳性特点 ,将时频分布理论用于转速信号的故障特征提取。使用动力学仿真方法得到了正常状态和微弱单缸减油状态下的瞬时转速 ,对比计算它们的Winger -Ville分布 ,发现时频分布图对功率不平衡性故障具有非常直观的可诊断性 ;这里Winger -Ville分布的交叉项起到了放大微弱故障信息的作用 ,极大地提高了对故障的敏感程度 ,在仿真中可侦测单缸减油仅 4%的模拟故障 ;使用实测的瞬时转速进行时频分布计算 ,经降噪处理后的时频分布图表现出了清晰的故障特征 ,证明是一种有效的基于瞬时转速故障特征提取的新方法。

基于时频重排的地震信号Wigner-Ville分布时频分析

在分析多种时频分析方法基础上,本文实现了一种基于时频重排算法的Wigner-Ville分布时频分析方法。即首先采用Gauss窗函数对Wigner-Ville分布进行时域和频域加窗平滑处理,再将能量的平均值按照区域能量的重心进行分配,重新安排信号在时频平面内的能量分布,这样可在抑制交叉项的同时保持好的时频聚集性。最后对川西拗陷须家河组气藏和黄骅拗陷火成岩油藏进行平滑伪Wigner-Ville分布时频分析,并与常规分析方法对比,结果表明平滑伪Wigner-Ville分布适用于地震信号的时频分析,并且更能突出时频的局部化特征和储层的微观结构,具有更好的时频分辨率。

利用Wigner-Ville分布估计星载合成孔径雷达多普勒中心频率

在星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）系统中，多普勒中心频率的精度直接影响着成像的质量。目前常用的多普勒中心频率估计方法的估计精度与目标场景的统计特性密切相关，因而在实际应用中估计方差较大。本文提出了一种基于时频分析的多普勒中心频率估计方法，并给出了处理仿真及ＥＲＳ－１实测数据的结果。结果表明这种估计方法对目标统计特性的变化不敏感，而且估计精度较高。

基于EMD和Wigner—Ville分布的机械故障诊断方法研究

机械系统故障信号往往具有非平稳特征，经验模态分解和Wigner—Ville分布均为处理非线性与非平稳信号的有力工具。首先，将二者结合利用经验模态分解提取故障信号的特征成分，然后，对提取的特征信号进行Wigner-Ville分布得到其时频分布特征，进而可得到非平稳机械信号的故障信息。仿真和实例分析验证了该方法的有效性。

基于Wigner-Ville分布的非平稳信号盲分离

许多盲源分离方法限于非高斯、平稳且相互独立的源信号 ,在实际应用中往往会产生许多问题 ,因为自然界中的源信号通常不满足这些假设 .本文基于时频分析 ,通过利用信号的Wigner Ville分布 ,得出一种新的盲源分离方法 ,该方法能有效分离非平稳信号 .

基于Wigner-Ville分布的电力电子电路故障诊断技术

提出了一种基于Wigner-Ville分布的电力电子电路故障诊断方法,首先建立各种类型故障信号的Wigner-Ville模时频矩阵,然后计算故障信号Wigner-Ville模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,以相似度最大为判别依据实现故障的诊断。三相桥式可控整流电路晶闸管故障诊断仿真结果表明该方法能准确对电力电子电路故障进行类型的识别和故障元的定位,对噪声具有鲁棒性,且算法简单,在解决电力电子电路故障问题上有着很好的工程实用价值。

基于频域“CLEAN”Wigner-Ville分布中交叉项的抑制

针对ISAR飞机成像中出现的多分量线性调频(chirp)信号,该文提出一种基于频域“CLEAN”的信号分解方法,将其分解成多个单分量chirp信号,然后分别计算每个单分量的Wigner-Ville分布(WVD),以此来抑制此多分量信号WVD中的交叉项,与已有的chirp信号分解方法相比,该法减少了待估计参数的个数,使得计算更加简单,并能保证信号各分量正确的强度及时频变化特征。经过处理后的信号的WVD,保持了WVD高时频分辨率的特点,而交叉项得到了很好的抑制。实验表明,该方法应用于实测数据,成像质量明显提高了。

基于Wigner-Ville分布的角域故障特征提取方法的研究

将采集的时域非平稳信号经过角域重采样转换成角域准平稳信号,再应用时频分析的方法进行分析,可提高分析精度.实际的工程信号不可避免的都存在噪声干扰,必须对信号作预处理,将信号中的噪声部分消除而又不至于将有用信息滤除,从而能够准确地提取出故障特征,第二代小波去噪方法可以较好地满足此类要求.角域信号带有相位信息,对角域信号应用基于Ga-bor重构的时变滤波技术遮掩掉信号中的各阶比分量,提取出仅包含有故障特征的信号,再计算其Wigner-Ville分布,可将故障定位在某一具体角度上,这对于叶轮机、齿轮等的故障检测具有重要的现实意义.

Wigner-Ville分布交叉项识别方法研究

讨论了Wigner-Ville交叉项的分布特征,推导了在时频面上交叉项与自项的位置关系并给出由分布特征识别交叉项的方法.最后提出了加入识别信号识别交叉项的方法并做了仿真试验.

基于时频独立分量分析的Wigner-Ville分布交叉项消除法

由于信号混合引起的交叉项严重降低了Wigner-Ville分布的时频分辨率,为此提出一种基于独立分量分析的Wigner-Ville分布交叉干扰项消除法.在无须了解信号混合系数的情况下,通过盲源分离法提取各独立分量信号,给出盲源分离结果不确定的解决方法.建立了包含自项与交叉项的时频分布矩阵,利用时频分布矩阵的联合对角化算法消除独立分量信号之间的交叉干扰项.通过独立分量自项求和重构Wigner-Ville分布,重构的Wigner-Ville分布具有良好的时频分辨率.数值仿真结果验证了算法的有效性.

基于阶比跟踪和平滑伪Wigner-Ville分布的曲轴轴承机械故障特征提取

为了提取柴油机曲轴轴承的故障特征参数，提出在柴油机急加速过程中采用阶比跟踪与平滑伪wigner—Ville分布相结合的诊断方法。通过仿真分析表明，该方法可以清晰地显示阶比分布随曲轴转角的变化情况。利用该方法对柴油机曲轴轴承不同技术状态下的振动信号进行对比分析发现，阶比能量随着曲轴转角（转速）的增加而增加，且阶比带的能量比例可以作为特征参数识别曲轴轴承的磨损程度。