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基于多重匹配同步压缩变换的充电机电压扰动分析
1
作者 杨静 王智 +2 位作者 杨茂涛 刘悠勇 温和 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期183-191,共9页
为了提高电力系统的安全性和稳定性,解决传统时频变换方法在电能扰动分析中不能准确分离提取扰动信号的缺陷,提出一种基于多重匹配同步压缩变换(Multiple Matching Synchrosqueezing Transform,MMSST)的电能扰动分析方法.首先,利用MMSS... 为了提高电力系统的安全性和稳定性,解决传统时频变换方法在电能扰动分析中不能准确分离提取扰动信号的缺陷,提出一种基于多重匹配同步压缩变换(Multiple Matching Synchrosqueezing Transform,MMSST)的电能扰动分析方法.首先,利用MMSST将含扰动的信号分解为一组本征模态函数分量(Intrinsic Mode Functions,IMF);然后,对每个IMF分量进行希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT),从而获得各个分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现扰动信号的检测与分类.仿真和实测实验结果表明,与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法相比,MMSST可以准确地分离提取电压扰动信号中的各个扰动分量,可以实现各个扰动分量的瞬时频率和幅值的准确提取,并且具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 电能质量 多重匹配同步压缩变换 瞬时频率 瞬时幅值
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基于同步压缩变换的电缆缺陷定位研究 被引量：2
2
作者 彭向阳 操雅婷 +3 位作者 余欣 唐志荣 于是乎 周凯 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期3004-3012,共9页
由于采集信号为入射波与多反射波的叠加,且多分量信号之间存在耦合不服从线性叠加原理,导致以采用魏格纳分布(Wigner-Ville distribution,WVD)为核函数的传统时频域反射法(time-frequency domain reflection,TFDR)存在严重的交叉项干扰... 由于采集信号为入射波与多反射波的叠加,且多分量信号之间存在耦合不服从线性叠加原理,导致以采用魏格纳分布(Wigner-Ville distribution,WVD)为核函数的传统时频域反射法(time-frequency domain reflection,TFDR)存在严重的交叉项干扰,影响对缺陷的定位和判断。针对这一问题,本文提出一种基于同步压缩变换的电缆缺陷定位方法,该方法采用同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)替代WVD以消除交叉项干扰,并以高分辨率定位电缆缺陷。同时分析参考信号相关参数,针对不同长度电缆测试,提出参考信号设计原则。该方法的主要步骤包括:通过采用TFDR法获取时域定位信号;然后采用SST求取压缩和重排后的时频谱图,以获取更精确的时频表达并消除交叉项干扰。最后,搭建了10kV交联聚乙烯电缆仿真模型进行研究,并选取了长度为500 m含中间接头的XLPE电力电缆和某地约32km海底电缆对算法进行实验验证。仿真及实验结果表明:SST算法对信号进行重排后能有效消交叉相的干扰,提高了时频域反射法定位精度。 展开更多
关键词 电缆缺陷定位 同步压缩变换 时频域反射法 阻抗不匹配 时频分析
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基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别 被引量：7
3
作者 王功明 陈世文 +2 位作者 黄洁 秦鑫 苑军见 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第3期49-56,共8页
针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹... 针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。 展开更多
关键词 多重同步压缩变换 雷达辐射源 特征提取 分选识别
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匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：6
4
作者 王箫剑 涂晓彤 +2 位作者 李鸿光 李富才 包文杰 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期471-477,666,共8页
匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基... 匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基频;同时提出旋转算子滤波技术与包络线滤波技术,移除强能量分量信号,得到弱能量分量信号的脊线。运用此方法,当基频能量非最大且故障信号能量较小时,能同时提取基频与故障特征信号。仿真分析和实例分析表明,该方法优于一般的脊线提取方法。将该方法应用于行星齿轮箱上,可有效提取故障特征分量,并与基频进行较为直观的比较。此方法可用于变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。 展开更多
关键词 匹配解调变换 同步压缩变换 脊线提取 非平稳信号 行星齿轮箱故障检测
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基于MSST-HT的次同步振荡参数辨识研究 被引量：2
5
作者 任旭虎 王浩 +2 位作者 刘通 王丽娜 丁仲尧 《电子测量技术》 北大核心 2023年第17期57-63,共7页
次同步振荡是在电力系统运行平衡点受到扰动后产生的一种异常电磁及机械振荡现象。针对希尔伯特黄变换在次同步振荡分量提取时存在噪声干扰和模态混叠问题,提出一种适用于次同步振荡参数辨识的多重同步压缩变换(MSST)和希尔伯特变换结... 次同步振荡是在电力系统运行平衡点受到扰动后产生的一种异常电磁及机械振荡现象。针对希尔伯特黄变换在次同步振荡分量提取时存在噪声干扰和模态混叠问题,提出一种适用于次同步振荡参数辨识的多重同步压缩变换(MSST)和希尔伯特变换结合的方法。该方法在傅里叶同步压缩变换基础上,对次同步振荡信号时频谱进行多次同步压缩,以此来提高信号时频分布的重构精度和能量聚集程度。通过仿真并结合实际工程录波数据进行验证,首先使用多重同步压缩变换方法对信号进行时频分析,得到信号时频图,然后用多重同步压缩变换变换逆变换分解重构出各个模态分量,最后用希尔伯特变换对提取出来的单个模态分量进行参数辨识,识别其频率、阻尼比、衰减因子等主要参数。仿真结果表明,相比于短时傅里叶变换(STFT)、同步提取变换(SET)和傅里叶同步挤压变换(FSST),MSST能够提高信号时频分布的能量聚集程度和重构精度,能够实现多分量的次同步振荡模态分解。实际数据结果表明该方法能有效克服噪声干扰和模态混叠问题,准确辨识次同步震荡参数,对电力系统安全稳定运行具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 次同步振荡 多重同步压缩变换 希尔伯特变换 参数辨识
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基于自适应神经网络算法的信号识别应用研究
6
作者 李朋丽 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期605-613,共9页
针对多领域通信频谱资源有限及信号间相互干扰所导致的信号严重混叠问题,以及现有信号识别方法在参数设定、特征权重分配、特征维度和泛化能力等方面存在的不足,提出了一种基于自适应神经网络算法的信号识别方法.该方法采用Gammatone时... 针对多领域通信频谱资源有限及信号间相互干扰所导致的信号严重混叠问题,以及现有信号识别方法在参数设定、特征权重分配、特征维度和泛化能力等方面存在的不足,提出了一种基于自适应神经网络算法的信号识别方法.该方法采用Gammatone时域进行高频分量滤波及增益控制,区分出有用(无用)信号并抑制其混叠.通过崔-威廉斯分布(Choi-Williams distribution,CWD)分析方法与多重同压缩变换(multi-synchro squeezing transform,MSST)分析方法,分析并获得了信号时频分布;通过短时傅里叶变换并结合窗函数,进行同步压缩处理,以增强时频特征的能量聚集性;利用Fisher Score算法,构建了基于多层感知器(MLP)的自适应增强(AdaBoost)分类器,并简化了特征空间,提取了本征模态特征;计算错误分类权重并对预测误差进行了最小化,同时结合膨胀及腐蚀型边缘,检测了算子定位信号的突变点,对时频分布进行自适应学习并输出了识别结果.结果表明:该方法有效消除了原始地震灾害信号的冗余与噪声,所得信号时频分布与实际相符;显著区分了不同工况下重构信号的奇异谱特征值,准确识别出0.5、2.7和3.7 s处的信号突变;对不同类型地震波展现出较高的识别精度,具有良好的滤波效果和抗混叠能力,为高精度信号识别提供了有效技术支持. 展开更多
关键词 时域滤波 边缘检测算子 多重同步压缩变换 自适应神经网络 信号识别 地震信号
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基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断
7
作者 吴欢 马洁 《机床与液压》 北大核心 2024年第22期227-240,共14页
在变转速工况下,滚动轴承时变故障特征提取困难,且时间重分配的多重同步压缩变换(TMSST)易受噪声干扰,其相关参数的确定不具备自适应性。针对此问题,提出一种基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过BAACMD将故障信号... 在变转速工况下,滚动轴承时变故障特征提取困难,且时间重分配的多重同步压缩变换(TMSST)易受噪声干扰,其相关参数的确定不具备自适应性。针对此问题,提出一种基于BAACMD-NGO-TMSST的变转速滚动轴承故障诊断方法。通过BAACMD将故障信号分解为多个分量,采用基尼指数和包络熵作为综合指标选取最优分量,从而去除噪声干扰;采用北方苍鹰优化算法(NGO)对TMSST进行参数寻优;最后,利用优化后的TMSST对最优分量进行时频分析,并计算最大TF包络谱(TFES)提取故障特征。通过仿真信号和渥太华轴承数据集,验证了所提方法的可行性和有效性;与其他降噪方法对比,BAACMD在降噪方面具有优越性;与其他时频分析方法对比,所提方法具有更好的特征提取效果。 展开更多
关键词 变转速 故障诊断 带宽感知自适应线性调频模态分解(BAACMD) 时间再分配多重同步压缩变换(TMSST)
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基于MSST的高压直流线路故障定位方法 被引量：6
8
作者 郑茂然 陈朝晖 +3 位作者 余江 李正红 杨涛 高湛军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期8-15,125,共9页
在利用经验波速进行线路故障定位的方法中,由于行波的色散特性,波速随着频率的变化而变化,计算得到的故障距离存在较大误差,解决此问题需要准确提取行波的时频特性。提出了基于多重同步压缩变换(multisynchrosqueezing transform,MSST)... 在利用经验波速进行线路故障定位的方法中,由于行波的色散特性,波速随着频率的变化而变化,计算得到的故障距离存在较大误差,解决此问题需要准确提取行波的时频特性。提出了基于多重同步压缩变换(multisynchrosqueezing transform,MSST)的直流线路故障定位方法,由于MSST的多次挤压特性,其能有效提高信号的时频聚集性,对行波的时频特征提取以及对波头的识别更加精准。利用此方法得到行波到达测点的时间和频率信息,进一步得到该时刻对应的波速,并以此波速计算故障距离,降低了由波速和波头到达时刻识别不精准造成的误差。最后通过仿真并结合实际工程录波数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障定位 时频分析 多重同步压缩变换
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基于双通道卷积神经网络的雷达信号识别 被引量：12
9
作者 全大英 陈赟 +3 位作者 唐泽雨 李世通 汪晓锋 金小萍 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期877-885,共9页
为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然... 为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然后送入双通道卷积神经网络进行深度特征提取,最后将两路通道获取的特征进行融合,通过卷积神经网络分类器实现对雷达信号的分类识别.仿真结果表明:在信噪比为-10 dB时,所提模型整体识别准确率能达到96%以上,其在低信噪比下表现优异. 展开更多
关键词 低信噪比 Choi-Williams分布 多重同步压缩变换 双通道卷积神经网络
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