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1.
复杂供输机构的运行环境恶劣,传感器采集到的振动信号中含有猛烈冲击、噪声等成分,属于典型的非平稳特征信号,难以直接评估供输机构健康状态。针对上述问题,提出一种基于时频数据驱动的供输机构健康状态软测量方法。利用Morlet小波变换得到振动加速度信号时频图作为输入特征,构建基于深度卷积网络的软测量模型。在深度卷积网络中引入Dropout正则化项,减缓过拟合现象,同时定量分析软测量结果不确定性。复杂供输机构台架试验表明:该方法能够有效区分供输机构健康状态,准确率达到90%,在性能退化阶段,能够定量分析机构退化程度,测量误差在7%左右;与基于均方根值、信息熵及时频图的软测量方法对比分析可知,该方法能够有效提高供输机构健康状态识别精度和性能退化程度测量精度,降低测量结果的不确定性。 相似文献
2.
为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的
方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化
为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明:该方法具有
优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。 相似文献
3.
针对时间频率性能检测技术规范,本文介绍了目前常用的GNSS定时单元及相关设备性能现场检测方式,重点分析了常用检测方式下,测试结果置信度较低的6个问题.对于主要问题提供了测试验证实例,并采用广域精确授时技术作为测试参考源,实现了较为有效的性能检测.在此基础上,提出尽快改进目前的测试方式、制定有关在运用现场检测GNSS定时单元及有关设备的技术标准、采用WPT技术有效提高测试参考精度和改进GNSS共视技术等建议. 相似文献
4.
常规地震数据处理方法因存在窗口效应、能量聚焦性差、分辨率与信噪比相互制约等弊端,使其处理能力受限。为此,在阐述匹配追踪算法基本原理及相对保幅AVF剖面构建方法的基础上,文中提出一种新的高分辨率处理技术。首先对信号进行分解并构建相对保幅AVF剖面,然后在时频谱上进行能量重新分配,提高原始数据高频成分,每个时频原子在给定频率位置的谱值决定其贡献程度,最后保幅重构地震信号。实际资料处理结果表明,重构后地震信号主频提高,频带拓宽,分辨率相对提高,增强了地震资料识别小地质体的能力,有利于后续储层识别和流体检测。 相似文献
5.
为识别仙女山断裂周缘发生的构造地震、矿震、塌陷地震特征,基于集合经验模态分解时频分析方法(EEMD)对地震波形信号进行了分解,通过信号的IMF分量的时频谱和边际谱分析了其差异.结果表明:①构造地震的时频谱频率在0~40 Hz均有分布,频率成分复杂,边际谱集中在0~20 Hz;②矿震时频谱在0~30 Hz均有分布,频率成分相对简单,但在地震波幅值变化最大的区域存在20~30 Hz的频率成分空白区,边际谱存在一个0~5 Hz的主频带和2 Hz左右的主频;③塌陷地震时频谱频率成分分布在0~30 Hz,在Pg波到达前存在0~5 Hz左右低频区域,边际谱的主频带和主频集中在0~3 Hz和1 Hz.该研究成果可以作为识别构造、矿震、塌陷地震事件的判别依据. 相似文献
6.
7.
通过流场-声场同步测试实验,观测自由液面处双悬停气泡几近同时破裂,引起液面波动的瞬态流动行为与声学特性。利用短时傅里叶变换提取了声音信号的时-频谱图,同步分析了气泡破裂过程图像和声压图谱。结果表明,双悬停气泡相继破裂,气泡Ⅰ射流形成和气泡Ⅱ体积急剧收缩的时刻重叠,存在高于单气泡破裂0.5 Pa的声压激增现象,该声压峰值均大于单气泡破裂、体积急剧收缩、射流引起的声压幅值。双悬停气泡破裂引起的液面波动相向传播重叠时刻,也存在明显的声压峰值。其中,气泡Ⅰ射流形成和气泡Ⅱ体积急剧收缩重叠时刻的声信号中心频率约为1078 Hz;双悬停气泡破裂引起的液面振动波叠加时刻具有两个频域峰值,中心频率分别为1242 Hz和2063 Hz。 相似文献
8.
由于机动目标的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中存在多普勒扩散现象,易导致成像分辨率降低。针对此问题,在多分量三次相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)模型基础上,提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换(Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT)的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累,减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比,RCFT的主副比性能提升了至少2 dB,在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力,可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
9.
针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
10.
由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性,在进行弹道测量时,回波目标在时频图中以“直线”形式出现,传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此,根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性,提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化,根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理,对比结果表明,基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。 相似文献