基于EMD的旋转机械振动信号Winger分布分析

经验模态分解 (EmpiricalModeDecomposition)简称EMD ,主要思想是把一个时间序列的信号 ,分解成不同尺度的本征模函数 (IntrinsicModeFunction ,IMF)。把EMD和Winger分布分析相结合的时频分析方法引入了旋转机械振动信号分析领域。通过把振动信号序列进行EMD分解 ,然后对每个分解后的IMF进行Winger分布分析 ,可取得抑制频率干扰的效果 ,使时频谱图更清晰。首先 ,对一个有两个频率成分的仿真振动信号Winger分布时频图和信号经过EMD和Winger分布分析相结合产生的时频图进行对比。然后 ,对旋转机械油膜涡动故障振动信号进行同样的对比。仿真信号和真实信号的研究结果说明 ,用EMD和Winger分布分析相结合的时频分析方法对旋转机械的振动信号的时频分析比通常的Winger分布分析有效。

基于Winger分布和奇异值分解的轴承故障诊断

为了充分挖掘Winger时频谱有效信息,研究提出一种基于振动信号Winger分布和奇异值分解相结合的轴承故障诊断方法。首先运用Winger分布分析原始振动信号,然后基于奇异值分解的方法分析Winger谱矩阵,得到反映机械故障状态特征的特征序列,最后将振动信号的Winger谱奇异值作为特征向量,使用支持向量机(SVM)进行故障诊断。实验结果表明,该方法能有效的提取故障特征。

旋转机械振动信号基于EMD的HT和Winger分布时频分析比较

基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和Winger分布的时频分析进行了比较研究,研究结果说明,用基于EMD的HT方法对旋转机械的振动信号进行时频分析比Winger分布分析有效。

基于Winger-SVD的轴承故障诊断方法

提出了一种基于振动信号Winger分布和奇异值分解相结合的轴承故障诊断方法。首先将振动信号进行Winger分布分析;然后将得到的Winger谱矩阵进行奇异值分解,得到反映机械故障状态特征的特征序列;最后将振动信号的Winger谱奇异值作为特征向量,使用支持向量机进行故障诊断。

用Weyl-Winger对应求证相干态的一个重要性质

一般而言,一个量子算符只有其在某个表象中所有的矩阵元都知道了才能被确定。可是当一个量子算符的相干态平均值(对角表示)知道了,这个算符本身就确定了,这是一个值得注记的性质。本文用W eyl-W inger对应的唯一性证明这一性质。

基于Winger谱时频熵在齿轮故障诊断中的应用

为了充分挖掘Winger时频谱有效信息,研究提出一种基于Winger分布和信息熵理论相结合的柴油机故障诊断方法。首先运用Winger分布分析得到原始信号的时频分布,然后基于信息熵理论建立Winger谱时频熵,得到反映故障状态特征的特征参数,通过识别变速箱齿轮的磨损程度为例,通过Winger谱熵的大小判断齿轮的磨损程度。通过实验分析,证明此方法的有效性,为变速箱预知维修提供了一定的理论依据。

基于自适应组合窗函数的SPWVD算法及应用研究

针对平滑伪Wigller-Ville分布(Smoothing Pseudo-Winger-Ville distribution,SPWVD)在处理不同信号时,需要采用对应的平滑窗参数才能达到最优时频分布的问题,提出了一种基于自适应组合窗函数的SPWVD算法。该算法将Rényi熵作为时频评价指标,以组合窗函数的窗长和系数作为参数库,提出将随机梯度下降和扰动随机梯度下降分别用于窗长和系数的选取,提升计算速度分别为遍历法的20倍和9倍,最终得到信号的最优时频图。将上述的改进方法应用于碳纤维复合材料的缺陷检测中,结果表明,自适应组合窗函数的SPWVD可以有效地对不同信号选取最优的窗函数参数,对比固定窗函数的SPWVD,自适应组合窗函数的SPWVD具有更好的时频聚集效果,更加完备地对信号进行了表征,并对缺陷进行了定量分析,具备缺陷检测的良好应用前景。

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。

大地电磁测深数据的时频分析

大地电磁测深(MT)数据表现出非线性、非平稳、非最小相位特征,不符合以Fourier变化为基础的传统谱分析的基本要求。为寻求更好的谱分析方法,把最新发展的Hilbert-Huang变换(HHT)引入到大地电磁测深数据的时频分析当中来,针对湖北宜万线实测的MT信号,与短时Fourier变换(STFT)、Winger-Ville分布(WVD)和小波变换(WT)进行了时频分析比较。比较分析表明:HHT方法克服了其它一些方法的缺陷,完全取消了窗函数的作用,其结果不受核函数影响与时频测不准原理限制,具有完全的局部时频特性和更好的时频聚集性。分析认为HHT是一种全新而更优越的分析与处理大地电磁测深信号的时频方法,能更好地提取信号的时频本质特征,用于指导生产勘测实践。

基于自适应谱的局部放电信号时频特性分析

应用自适应谱对单个局部放电脉冲信号进行了时频特性分析 ,并与短时傅里叶变换谱、离散Wigner分布和Choi Williams分布相比较 ,结果表明自适应谱具有能量集中、时 频域分辨率高、无交叉干扰项等优点 ,它能够细致刻画局部放电信号在时频平面上所发生的变化过程 ,准确反映出局部放电信号的时频特性 ,从而为局部放电信号的特征提取和模式识别开创了一条新的途径 .对时频谱的分析还发现 ,局部放电信号的频率分量可达到GHz范围 ,这就为超高频和超宽频带局部放电检测的研究提供了理论依据 .

复合微多普勒效应中几种时频方法的比较

为了研究复合振动目标微多普勒信号中目标振动特征的提取问题,进行了激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的实验研究,对实验结果的时频域的联合分析表明:时频分析方法能够较好地分析出运动目标复合振动的微多普勒特征。运用短时傅里叶变换(STFT)、Winger分布(WD)、Winger-Ville分布(WVD)和重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)对微多普勒信号进行了时频分析,并对结果进行了比较。结果表明:重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)能较好地揭示微多普勒信号的特征,是一种有效的时频分析方法。

晶体场理论中的三种耦合图象

分析了晶体场理论中的三种耦合图象，即：强场耦合图象、弱场耦合图象、中间场耦合图象；介绍了三种图象中基函的构造方法，利用Racah不可约张量算符技术及Winger定理表述了弱场与中间场图象，对三种图象进行了比较，并讨论了它们之间的关系。

一种改进的LFMCW雷达多目标加速度和速度估计方法

针对已有估计算法对线性调频连续波(LFMCW)雷达多目标加速度和速度参数的估计精度差、计算复杂度高等问题,该文提出一种改进方法。该方法将时频重排平滑伪Wigner-Ville分布(RSPWVD)与Radon变换相结合,通过恒虚警率检测和阈值处理,实现了LFMCW雷达多目标加速度与速度参数估计,克服了现有方法中计算复杂、存在误差积累效应的缺点。给出了估计算法的实现步骤。仿真实验结果表明:改进方法在低信噪比时仍具有较高的参数估计精度。

时频分析在心电信号分析中的应用

从理论上研究了时频分析方法中的短时傅立叶变换和W inger-V ille分布,并对正常心电信号和心室纤维颤动心电信号进行了仿真试验.仿真结果表明,利用时频分析方法研究时变的非平稳信号的特征变化是有效的,可以为临床诊断提供更充分的诊断依据.

时频分析在语音信号处理中的应用

时频分析技术是近年来信号处理等领域一个新的研究热点。首先介绍了时频分析技术中的Winger-Ville分布和重排理论两种方法。然后应用这两种方法对去噪的语音信号进行时频分析处理。通过仿真结果表明,将重排理论应用于语音信号处理,能明显改进时频表示的可读性,更有效地识别信号和提取信息。

基于时频峰值的汽车加速度信号消噪方法

由于干扰源多、噪声功率大等原因,汽车加速度传感器信号在使用前需要进行降噪预处理。根据汽车加速度非平稳、信噪比低的特点,结合时频峰值滤波理论和实际采集的汽车加速度数据,研究了适用于汽车行驶加速度信号增强的滤波算法及合适的滤波窗长。通过Carsim仿真实验和实车行驶实验进行验证表明,时频峰值滤波能够大大地增强有效信号的强度,取得良好的消噪效果。

远场几何光路追踪唯象模型

在激光靶耦合流体模拟程序中,相对于传统几何光路追踪方法,Wigner分布函数光路追踪方法可以描述激光衍射效应;但Wigner分布函数方法需要大量的激光光线来刻画激光能量在相空间的分布,降低了流体计算效率。基于Wigner分布函数方法提出了一个唯象模型,可以用较少的光线刻画宏观特征。该模型将Wigner分布函数分解成坐标空间与相空间两部分函数的乘积,并假定相空间分布函数具有特定的形式。该模型适用于空间相干度较低的实际光束,成功描述了OMEGA激光器光束,并且可以描述经过连续相位板匀滑后的实际光束。

时频分析在机载武器振动应力研究中的应用

针对时频分布的交叉干涉项信号简述了短时傅里叶分析、Winger-Vill分布和由其演化的几种时频分布方法、特点以及时频分布的重排原理.通过实例比较了这几种时频分布方法在实际信号处理中的应用效果,结果表明重排后的时频分布可以有效地抑制交叉项与提高信号的时频聚集性,从而为准确定义机载武器的试验时间提供理论依据.

魏格纳-维尔分布在机载武器振动应力研究中的应用

以时频分布的交叉干涉项为引线,简述W inger-V ill分布和由其演化的几种时频分布方法、特点以及时频分布的重排原理,通过实例比较了这几种时频分布方法在实际信号处理中的应用效果,结果表明,重排后的时频分布可以有效地抑制交叉项与提高信号的时频聚集性,从而为准确定义机载武器的试验时间提供理论依据。

一种基于雷达微多普勒效应苍蝇识别的方法

为了有效地识别苍蝇,提出了利用雷达的微多普勒效应来识别的有效方法。首先,根据微多普勒效应的基本概念,建立了苍蝇飞行复合运动的雷达回波模型,推导了雷达回波信号和理论的多普勒频率,提出了综合运用时频分析(伪Winger-Ville变换)、谱图峰值估计、参数拟合、平动补偿的方法,最终提取出苍蝇在飞行过程中的运动参数,包括:振翅频率、振动幅度、运动速度、加速度。