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基于多分辨率同步提取变换的多分量非平稳信号时频分析
被引量：
1
1
作者
牟令
覃英杰
易灿灿
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第6期1116-1126,共11页
对多分量非平稳信号进行时频分析可以获得信号特征随时间的变化规律,揭示信号的瞬时频率、能量分布和频谱演化。采用传统的时频方法处理多分量信号时,受制于自身算法缺陷,无法对信号进行高分辨率时频表达。逐步衍生出的改进的时频方法,...
对多分量非平稳信号进行时频分析可以获得信号特征随时间的变化规律,揭示信号的瞬时频率、能量分布和频谱演化。采用传统的时频方法处理多分量信号时,受制于自身算法缺陷,无法对信号进行高分辨率时频表达。逐步衍生出的改进的时频方法,如同步压缩变换(SST)等,在处理噪声干扰下的强时变调频多组分信号时的效果仍然欠佳。调频变换(CT)相对于其他方法,在处理非平稳弱幅值分量时具有较强的适应性与噪声鲁棒性。针对非平稳弱特征信号的时频表示弱这一问题,对CT算法进行了研究。首先,对基于CT衍生出的多分辨率调频变换(MRCT)进行了理论分析;然后,为了进一步提高MRCT的时频分析能力,基于同步提取变换(SET)的原理对MRCT进行了优化,引入了同步提取算子(SEO),并提出了多分辨率同步提取调频变换(MRSECT);最后,为了验证MRSECT在处理复杂振动信号时的有效性,利用MRSECT对数值模拟信号与实验轴承故障数据进行了分析。研究结果表明:MRSECT能够有效提取非平稳信号的时频特性,Renyi熵值在模拟信号处理中提高了25%,其在处理实际轴承故障信号中提高了15.6%。相比于其他时频算法,MRSECT具有更高的时变特征信息提取能力。
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关键词
同步
压缩变换
调频变换
多分辨率调频变换
同步
提取
变换
同步提取算子
多分辨率
同步
提取
调频变换
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职称材料
基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识
被引量：
2
2
作者
张虹
张桉宁
+2 位作者
徐志豪
孙方亮
姜德龙
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期4445-4454,共10页
异步联网后,水电机组渗透率高的系统中陆续会出现低频与超低频混合的振荡现象,给电网的安全及稳定运行带来很大危害。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,提出采用二阶同步提取小波变换(second-order synchroextracting wavelet ...
异步联网后,水电机组渗透率高的系统中陆续会出现低频与超低频混合的振荡现象,给电网的安全及稳定运行带来很大危害。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,提出采用二阶同步提取小波变换(second-order synchroextracting wavelet transform,SSEWT)的方法分解混合振荡信号,并与经验包络(empirical envelope,EE)解调技术相结合,进行振荡信号实时模态参数辨识。SSEWT将现有的同步提取变换扩展到小波变换,并引入二阶瞬时频率估计量,对信号进行分解;然后结合EE解调技术对分解得到的每组振荡分量进行参数辨识。最后通过自合成信号仿真、10机39节点系统仿真和实测信号仿真,证明所提方法的可行性与准确性。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法和Fourier同步压缩变换(Fourier synchrosqueezed transform,FSST)算法进行仿真对比,表明所提方法能够有效抑制噪声与端点效应,准确地辨识出混合振荡信号的特征参数,在处理精度与运算时间上较传统方法有一定优势。
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关键词
异步联网
混合振荡
二阶
同步
提取
小波变换
同步提取算子
EE解调技术
模态辨识
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职称材料
题名
基于多分辨率同步提取变换的多分量非平稳信号时频分析
被引量：
1
1
作者
牟令
覃英杰
易灿灿
机构
湖北能源集团新能源发展有限公司
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第6期1116-1126,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51805382)
湖北省重点研发计划项目(2021BAA194)。
文摘
对多分量非平稳信号进行时频分析可以获得信号特征随时间的变化规律,揭示信号的瞬时频率、能量分布和频谱演化。采用传统的时频方法处理多分量信号时,受制于自身算法缺陷,无法对信号进行高分辨率时频表达。逐步衍生出的改进的时频方法,如同步压缩变换(SST)等,在处理噪声干扰下的强时变调频多组分信号时的效果仍然欠佳。调频变换(CT)相对于其他方法,在处理非平稳弱幅值分量时具有较强的适应性与噪声鲁棒性。针对非平稳弱特征信号的时频表示弱这一问题,对CT算法进行了研究。首先,对基于CT衍生出的多分辨率调频变换(MRCT)进行了理论分析;然后,为了进一步提高MRCT的时频分析能力,基于同步提取变换(SET)的原理对MRCT进行了优化,引入了同步提取算子(SEO),并提出了多分辨率同步提取调频变换(MRSECT);最后,为了验证MRSECT在处理复杂振动信号时的有效性,利用MRSECT对数值模拟信号与实验轴承故障数据进行了分析。研究结果表明:MRSECT能够有效提取非平稳信号的时频特性,Renyi熵值在模拟信号处理中提高了25%,其在处理实际轴承故障信号中提高了15.6%。相比于其他时频算法,MRSECT具有更高的时变特征信息提取能力。
关键词
同步
压缩变换
调频变换
多分辨率调频变换
同步
提取
变换
同步提取算子
多分辨率
同步
提取
调频变换
Keywords
synchro squeezing transform(SST)
chirplet transform(CT)
multi-resolution chirplet transform(MRCT)
synchro extracting transform(SET)
synchro extracting operator(SEO)
multi-resolution synchro extracting chirplet transform(MRSECT)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识
被引量：
2
2
作者
张虹
张桉宁
徐志豪
孙方亮
姜德龙
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
吉林化工学院信息与控制工程学院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期4445-4454,共10页
基金
吉林省科技计划重点研发项目(20180201010GX)。
文摘
异步联网后,水电机组渗透率高的系统中陆续会出现低频与超低频混合的振荡现象,给电网的安全及稳定运行带来很大危害。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,提出采用二阶同步提取小波变换(second-order synchroextracting wavelet transform,SSEWT)的方法分解混合振荡信号,并与经验包络(empirical envelope,EE)解调技术相结合,进行振荡信号实时模态参数辨识。SSEWT将现有的同步提取变换扩展到小波变换,并引入二阶瞬时频率估计量,对信号进行分解;然后结合EE解调技术对分解得到的每组振荡分量进行参数辨识。最后通过自合成信号仿真、10机39节点系统仿真和实测信号仿真,证明所提方法的可行性与准确性。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法和Fourier同步压缩变换(Fourier synchrosqueezed transform,FSST)算法进行仿真对比,表明所提方法能够有效抑制噪声与端点效应,准确地辨识出混合振荡信号的特征参数,在处理精度与运算时间上较传统方法有一定优势。
关键词
异步联网
混合振荡
二阶
同步
提取
小波变换
同步提取算子
EE解调技术
模态辨识
Keywords
asynchronous networking
complex oscillation
second-order synchroextracting wavelet transform
synchronous extraction operator
EE demodulation technology
parameter identification
分类号
TV734 [水利工程—水利水电工程]
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分辨率同步提取变换的多分量非平稳信号时频分析
牟令
覃英杰
易灿灿
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
1
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职称材料
2
基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识
张虹
张桉宁
徐志豪
孙方亮
姜德龙
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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