基于Wigner对角切片谱的射频指纹特征提取

针对卫星导航欺骗干扰识别问题,提出了基于Wigner对角切片谱的特征提取算法。由于Wigner对角切片谱(DS-WB)存在交叉项及算法复杂度较高等不足,算法定义了基于Choi-Williams核函数的Wigner对角切片谱的分布熵、奇异值熵、均值及其对数和构成四维特征矢量,并通过支持向量机(SVM)实现欺骗干扰识别。算法具有特征矢量维数低,且在低信噪比条件下能达到较高识别率的优点。软件仿真与硬件实验相结合验证了算法的有效性与优越性。在信噪比分别为5dB和-4dB时,软件仿真与硬件实验的正确识别率可达90%以上。与基于双谱提取的特征向量相比较,基于DS-WB的特征向量具有更好的识别性能与鲁棒性。

基于Wigner双谱对角切片的谱分解技术在油气检测中的应用

谱分解技术作为一种解释性处理技术得到了地质、地球物理工作者的广泛关注,如何有效地利用其分频显示功能进行油气检测也成为人们关注的一个焦点。利用Wigner高阶谱具有高时频聚集性的特点,提出了一种基于改进核函数的Wigner双谱对角切片的谱分解技术。即在分析指数型核函数与锥形核函数优缺点的基础上,给出了改进的新核函数,进而采用模糊域核函数滤波法抑制Wigner双谱对角切片的交叉项,并解决了Wigner双谱对角切片的模糊函数中心点校正问题。通过对新的核函数交叉项抑制能力的数值模拟,验证新的核函数对时延轴上的交叉项也能抑制。最后对实际地震数据进行了分频处理,在20Hz低频剖面内的油气有利区表现为强能量显示,与井的钻遇结果一致。

氮气-水两相流流型平滑Wigner三谱切片时频特征

将平滑Wigner三谱切片理论应用到混沌序列(Lorenz)、分形序列(Conway)和周期序列(Sin),检验了抗噪、抑制交叉性和能量集中性能力。结果表明:平滑Wigner三谱切片方法在这三方面性能上具有明显的优势,可以应用到现场采集到的波动信号上。在此基础上,对水力直径为1.15mm的矩形小通道内氮气-水两相流型的差压信号进行了研究。通过对流型差压信号平滑Wigner三谱切片、等高线以及二次切片的分析揭示了不同流型的演化规律,同时也为其他不同介质的多相流动特性分析与流型辨识提供了一个新的思路。

基于B样条本征时间尺度分解和对角切片谱的轴承故障诊断

针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征,提出了B样条改进的本征时间尺度分解方法 (B-spline Intrinsic Time-scale Decomposition,BITD)、Teager能量算子和对角切片谱相结合的轴承故障诊断方法。首先采用BITD方法对轴承振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转(Proper Rotation,PR)分量之和,然后用样本熵和相关系数筛选出最能表征故障信息的PR分量重构信号,对重构信号进行能量算子解调,最后求对角切片谱提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。

切片Wigner高阶矩谱在故障诊断中的应用

为了更好地提取在设备状态监控中振动信号的故障特征,采用Wigner高阶时频分布的方法,研究了柴油机的缸套活塞在不同磨损情况下振动信号的平滑切片Wigner三谱。实验结果显示:从柴油机磨损初期阶段到后期阶段的过程中,爆燃阶段振动信号的平滑切片Wigner三谱清楚地说明信号的能量逐渐向宽频带范围扩散,且持续时间逐渐减小。在磨损程度和故障特征之间建立了映射关系,进一步说明通过Wigner高阶矩谱可以有效地对非平稳、非高斯振动冲击信号进行特征提取和检测,验证了该方法在故障特征提取中具有很好的应用潜力。通过该方法可以提取有价值的关于冲击信号的时间和谱特性的量化信息。

对角切片谱法分析信号中相位耦合的频率分量

给出了三阶累积量对角切片谱的性质,分析了水中目标辐射信号的特点,并将3阶累积量对角切片谱法应用于提取水下目标辐射信号中相位耦合的频率分量。以水下某目标辐射噪声的实测数据为例,进行了仿真研究。结果表明,该方法在提取水下运动目标辐射信号中的参加相位耦合的频率分量和相位耦合产生的频率分量、抑制环境噪声和非耦合的频率分量等方面的性能优于自相关谱法。

非对角切片谱法提取平方相位动态耦合信号研究

将三阶累积量非对角切片谱法应用到水下目标辐射相位动态耦合信号的特征提取中。文中研究了三阶累积量非对角切片谱的性质 ,定义了相位动态耦合的概念 ,提出了基于三阶累积量非对角切片谱提取水中目标辐射平方相位动态耦合信号谱的方法 ,进行了仿真研究 ,并与自相关谱方法进行了比较。结果表明 :该方法成功地从拉普拉斯噪声环境中提取了参加平方相位动态耦合的信号谱和平方相位动态耦合产生的信号谱 ;有效地抑制了拉普拉斯噪声 ;这种方法计算量小。

应用复双谱对角切片的雷达多目标特征提取

提出了应用Chirp-z变换把依赖于傅里叶变换的双谱对角切片扩展为可在z平面上选择任意变换路径和任意频率分辨率的复双谱对角切片,并作为多目标模式的分类特征,能获取双谱以外的可分性特征。为压缩特征维数,选择可分性最好的特征,提出了实用的距离准则,在两类模式情况下,该准则等于Fisher准则,用于多类模式比Fisher准则更易于选择特征。最后应用上述方法,给出了雷达多目标特征提取的实验结果。

基于对角切片谱和灰色关联度的滚动轴承内圈损伤程度评价方法研究

针对滚动轴承前期故障特征信息微弱且易受噪声影响,导致轴承故障损伤程度难以判断的问题,提出一种基于三阶累积量对角切片谱和灰色关联理论的新方法,来获取轴承故障部位以及损伤直径大小。利用三阶累积量对角切片谱抑制高斯噪声以及能够识别二次相位耦合信号等特性,判断出轴承故障部位信息;利用灰色关联理论对三阶累积量对角切片数据进行峭度指标、脉冲指标以及裕度指标分析,得到轴承前期故障损伤程度曲线图。通过该方法对实际信号进行分析,非常清楚的得到轴承故障部位以及损伤直径大小,表明了该方法的可行性以及实用性。

平滑Wigner三谱切片在调速阀故障诊断中的应用

针对调速阀阀体振动时信号的时变性,建立了基于平滑伪Wigner-Ville分布的平滑Wigner谱、Wigner双谱和Wigner三谱模型。通过调速阀在不同工作状态下的数据进行试验研究,结果表明:不同工作状态下的调速阀阀体振动信号的平滑Wigner三谱切片有明显的差别,且平滑Wigner三谱切片相对于平滑Wigner双谱和平滑Wigner谱具有更强的抑制交叉项干扰和消除频率耦合的能力,能够明显的区分不同工作状态下调速阀特性。因此,利用平滑Wigner三谱切片对调速阀故障进行诊断是有效的、可行的。

基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法

依据随机平方相位耦合信号三阶累积量不为零的特点,提出了从高斯噪声环境中恢复平方相位耦合信号的基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法。该算法恢复平方相位耦合信号、抑制高斯噪声的性能优于传统的自适应谱线增强算法。仿真结果证实了这种算法的有效性。

粗糙表面轮廓的对角线切片谱分析

针对双谱估计存在的计算量庞大、估计精度较差、显示不够直观等缺点 ,提出了一种改进的对角线切片谱分析方法 ,并把它用于粗糙表面轮廓的非对称性和耦合性特征分析。实验结果表明 ,该方法简单、合理 ,而且有可能揭示加工过程中引起表面粗糙度间距和高度参数变化的原因。

基于双谱对角切片的目标架次识别方法

高阶谱较功率谱含有更多的目标回波信息,如相位.针对常规低分辨警戒雷达对飞机目标的架次识别这一应用背景,利用双谱对角切片作为特征矢量,经K-L变换后,用径向基神经网络进行分类,取得了良好的识别效果.

二次频率耦合的对角切片谱分析

三阶累积量对角切片谱可以识别二次相位耦合关系,抑制不存在耦合的频率成分,由于此优良的性质,对角切片谱在信号分析领域得到了广泛的应用。然而,二次相位耦合的定义要求原始信号同时满足频率耦合和相位耦合的关系,这样的信号在实际中几乎不存在,很多文献把取得较好分析效果的原因归结于对角切片谱具有识别二次相位耦合的能力,这是不严谨的。提出的二次频率耦合的概念,相比于二次相位耦合,二次频率耦合对信号的相位没有要求。通过理论推导证明了对角切片谱能够识别仅存在频率耦合关系的信号,从而提升了二次相位耦合理论的实用性。最后,通过分析具有内圈故障的滚动轴承振动信号,对提出的二次频率耦合理论进行了验证。

对角切片谱提升的形态学滤波方法及其在万向轴故障识别中的应用

针对多尺度形态学滤波器将所有尺度的滤波结果进行算术平均这一问题,提出利用三阶累积量对角切片谱对其进行改进,用于对高速列车万向轴不平衡故障进行检测与识别。该方法首先对安装在齿轮箱的振动传感器采集到的信号进行多尺度形态学滤波,得到不同尺度下的滤波结果,再计算滤波后信号的三阶累积量及其对角切片谱,最后依据对角切片谱的特征频率系数,选取出最能凸显故障特征的切片谱,从而避免了多尺度滤波器滤波结果的算术平均问题。在万向轴不平衡试验台进行了试验,结果表明,该方法能有效地识别出万向轴不平衡引起的基频和倍频故障特征,与传统的多尺度形态滤波相比,此方法更能彰显故障特征。

基于增强形态滤波与三阶累积量对角切片谱的风力发电机滚动轴承故障诊断方法

针对大型风力发电机滚动轴承的故障信号受到强背景噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于增强形态滤波与三阶累积量对角切片谱相结合的故障诊断检测方法。该方法首先在研究基本形态学算子的基础上,构建一种新的增强型形态学算子(EMDO);随后利用特征能量因子(FEF)选择出EMDO算子的最优结构元素尺度;最后利用三阶累积量对角切片谱的消噪性能来进一步增强EMDO算子对风力发电机轴承故障信息的特征提取能力。仿真和对比实验结果表明,所提方法能有效消除高斯白噪生的干扰,对提取风力发电机轴承的故障特征信息起到增强的效果。

基于对角切片谱的小波神经网络水下目标识别

目前水下目标识别技术识别率与实时性两难现状的解决,对舰船水下辐射噪声的正确提取具有实际意义。为了使水下目标识别更切合作战实际需要,在得到稳定、可靠的目标识别率的同时,实现高效与实时性,提出了基于对角切片谱的小波神经网络水下目标识别系统。系统充分利用高阶谱既能抑制高斯噪声又包含丰富识别信息的特点以及小波神经网络具有自适应、自学习以及逼近特性和自动收缩平移功能的优点,对三类舰船的实测数据进行仿真,结果表明,三类舰船目标的平均识别率达到90.4%,同时收敛速度也比普通神经网络提高16.9%,证明系统在水下目标识别中具有很好的应用价值。

基于四阶累量对角切片谱的线谱估计方法

研究了一种基于信号四阶累量对角切片谱的时频分布图的水中目标辐射噪声的线谱估计方法。分析了四阶累量对角切片谱具有的性质,即抑制高斯噪声和对称分布噪声;与功率谱具有相似的谱结构。介绍了Lofar处理的特点和Lofar谱图的计算步骤。结合Lo-far谱图和四阶累量对角切片谱的各自特点,提出了四阶累量对角切片谱图的处理方法。再利用图形学中的Radon变换,将谱图中的直线转换成Radon域中的峰值。得到峰值坐标后,可以计算谱图中的线谱频率等参数。仿真实例表明,该方法效果明显。

三谱切片在调速阀故障诊断中的应用

为了解决液压元件调速阀故障诊断难的问题,采用三谱及其切片分析的方法,针对调速阀阀体正常和故障时的振动信号,分别绘制出其双谱切片和三谱切片图.比较和分析结果表明,正常时,三谱二维切片的幅值在以2个频率构建的平面中心处为零,而故障时不等于零;从对角切片分析发现,三谱对角切片能表现出比对应的双谱更多的幅值信息.三谱能更有效地提取非线性信息,为获得故障特征提供有效的依据.

基于SWT切片谱-矩分析的磁流变振动系统的时频特性研究

为了研究专用自主研制的磁流变振动系统的动态性能,分析其最优的工作条件,在比较SWB切片和SWT切片时频特性的基础上,首次提出了运用SWT切片谱-矩分析相结合的方法,绘制了SWT切片谱矩-状态参数关系的估计模型曲线,分析研究不同工作条件下系统振动信号的时频特性变化。研究分析表明,SWT切片谱比SWB切片谱具有更好的时频聚集性和分辨率,更适合用于非线性、非高斯、非平稳的振动信号时频特性分析;SWT切片谱矩是量化表达其谱图特征的有效方法,可减小人工识读谱图的工作量和主观性,切片谱-矩特征一致反映了系统随工作状态参数变化特征;SWT切片谱-矩结合方法是定性和定量分析系统特性的适用方法,对振动系统最优工况参数选取与性能预测具有重要推广意义。