扫频干扰的自适应时变抑制研究 被引量：5

1

作者 夏彩杰 王爱华 安建平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期37-39,共3页

在DSSS系统中,提出一种基于修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)的扫频干扰自适应时变抑制算法。该算法采用MDCFT估计扫频干扰的参数,构造了实时性强的自适应时变干扰剔除器,推导了MDCFT检测扫频干扰的输出信噪比的闭合表达式。与Wigner-H... 在DSSS系统中,提出一种基于修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)的扫频干扰自适应时变抑制算法。该算法采用MDCFT估计扫频干扰的参数,构造了实时性强的自适应时变干扰剔除器,推导了MDCFT检测扫频干扰的输出信噪比的闭合表达式。与Wigner-Hough变换(WHT)估计扫频干扰时的非线性损失相比,输出信噪比提高了3 dB,并给出了误码率的闭合表达式。数值仿真表明了理论分析的正确性和该方法的有效性。 展开更多

关键词 离散Chirp—Fourier变换 自适应时变剔除器 扫频干扰

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基于自适应时变的OFDM无线信道机会估计机制 被引量：2

2

作者 唐满 王少英 +1 位作者 李跃新 杨新锋 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第3期606-610,615,共6页

针对OFDM无线信道估计中的上行链路与下行链路信号冲突和估计精度低等问题,提出一种适用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)无线信道的基于自适应时变的机会信道估计机制。考虑OFDM符号特征、离散信号串... 针对OFDM无线信道估计中的上行链路与下行链路信号冲突和估计精度低等问题,提出一种适用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)无线信道的基于自适应时变的机会信道估计机制。考虑OFDM符号特征、离散信号串并转换特性和自适应傅里叶变换及其逆变换过程,为优化信道估计复杂度,提出OFDM无线信道模型。基于中继节点集合选取策略和基于多跳无线信道传输的信道估计,提出基于自适应时变的OFDM无线信道机会估计机制。对所提信道估计算法与基于判决反馈的信道估计机制进行实验对比,对比结果表明,所提估计算法可以更好地适应子载波规模和用户规模的动态变化,提供高精度和高吞吐率的无线信道估计。 展开更多

关键词 自适应时变 机会控制 正交频分复用 信道估计 吞吐率

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变转速齿轮箱复合故障的自适应时变滤波分析 被引量：8

3

作者 陈向民 黎琦 +2 位作者 张亢 晋风华 李录平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第14期138-145,共8页

复合故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点。齿轮箱出现复合故障时,受传递路径、测点布置等影响,所拾取的复合故障振动信号中,各故障成分会呈现强弱不平衡,特别在变转速条件下,故障特征具有时变特性。因此,针对变转速下的齿轮箱复合故... 复合故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点。齿轮箱出现复合故障时,受传递路径、测点布置等影响,所拾取的复合故障振动信号中,各故障成分会呈现强弱不平衡,特别在变转速条件下,故障特征具有时变特性。因此,针对变转速下的齿轮箱复合故障诊断,提出了一种基于频域滤波的自适应时变滤波方法。该方法在频域构建自适应时变滤波器,采用自适应时变滤波器将包含齿轮故障特征的时变滤波信号从齿轮箱复合故障信号中分离出来,并进行包络阶次谱分析,以提取齿轮故障特征;同时,对残余信号(齿轮箱复合故障信号与时变滤波信号的差值)进行包络阶次谱分析,以提取轴承故障特征。算法仿真和应用实例表明,自适应时变滤波方法可有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征。 展开更多

关键词 自适应时变滤波 频域滤波 变转速 齿轮箱 复合故障

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自适应时变梳状滤波与FCM变转速齿轮故障识别 被引量：1

4

作者 陈向民 段萌 +2 位作者 张亢 舒国强 李录平 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期117-124,共8页

针对在变转速下齿轮的故障特征提取与故障识别,提出一种基于自适应时变梳状滤波(Adaptive Time-varying Comb Filtering,ATVCF)与模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类的故障识别方法。该方法先用ATVCF方法对变转速下的齿轮振动信号进行时... 针对在变转速下齿轮的故障特征提取与故障识别,提出一种基于自适应时变梳状滤波(Adaptive Time-varying Comb Filtering,ATVCF)与模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类的故障识别方法。该方法先用ATVCF方法对变转速下的齿轮振动信号进行时变滤波,并计算滤波信号的均方根值和样本熵,以此构建特征向量矩阵;然后通过FCM对训练样本的特征向量矩阵进行分析,获取各状态下的聚类中心;最后通过计算测试样本与各聚类中心的欧式氏距离来识别测试样本的状态。采用风力机传动系统模拟故障试验台(Wind Turbine Drivetrain Diagnostic Simulator,WTDDS)的齿轮不同状态数据验证了该方法识别变转速下齿轮故障的有效性;同时,通过与直接FCM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)-FCM方法的聚类效果对比,凸显了该方法的优越性。 展开更多

关键词 故障诊断 齿轮 变转速 自适应时变梳状滤波 模糊C均值聚类 样本熵

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时变参数自适应累积和图的经济统计优化设计 被引量：1

5

作者 王海宇 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期233-243,共11页

为了降低过程质量控制的成本,同时提高控制图对不同程度的异常偏移的监控效率,研究时变参数自适应累积和TVPACUSUM图的优化设计问题.首先提出了一种能够根据过程偏移的指数加权移动平均(EWMA)估计进行控制图参数调整的ACUSUM图方法;其... 为了降低过程质量控制的成本,同时提高控制图对不同程度的异常偏移的监控效率,研究时变参数自适应累积和TVPACUSUM图的优化设计问题.首先提出了一种能够根据过程偏移的指数加权移动平均(EWMA)估计进行控制图参数调整的ACUSUM图方法;其次以平均产品长度和单位产品平均质量成本最小为目标,构建了该控制图的经济统计多目标优化设计模型;最后分别在可能出现的异常偏移程度固定或是在某一区间范围两种情形下,与已有文献中的控制图设计方法进行比较分析.结果表明时变参数设计能够有效提高控制图对过程状态变化的灵敏性,提出的优化设计方法能够在保持较低的整体质量成本的同时有效提升ACUSUM图的整体监控效率. 展开更多

关键词 时变参数自适应累积和控制图 多目标优化 平均产品长度 EWMA偏移估计

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基于时变滤波器的线性调频干扰抑制

6

作者 路翠华 宋扬 +1 位作者 谢鑫 李飞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期64-68,共5页

为提高伪码调相脉冲多普勒引信抗线性调频(LFM)干扰性能,将基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的自适应时变干扰抑制滤波器应用到伪码调相脉冲多普勒引信中,用来对LFM干扰进行抑制。干扰抑制的效果与LFM信号参数的估计精度有关,为解决计算量与... 为提高伪码调相脉冲多普勒引信抗线性调频(LFM)干扰性能,将基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的自适应时变干扰抑制滤波器应用到伪码调相脉冲多普勒引信中,用来对LFM干扰进行抑制。干扰抑制的效果与LFM信号参数的估计精度有关,为解决计算量与估计精度的矛盾,采用先大步长、后小步长两步估计法。仿真结果表明自适应时变干扰抑制滤波器显著改善了伪码调相脉冲多普勒引信的相关输出。 展开更多

关键词 引信 伪码调相 脉冲多普勒 LFM干扰 自适应时变干扰抑制滤波器 分数阶傅里叶变换

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UWB定位中的自适应时间延迟估计算法 被引量：3

7

作者 倪霞 邹传云 周兴旺 《无线电通信技术》 2009年第2期43-45,55,共4页

研究了时延估计算法在超宽带(Ultra Wide Band)定位中的应用,其广义相关自适应时间延迟估计算法的收敛速度慢,在低信噪比条件下时间延迟估计精度较低。针对低信噪比条件下的收敛特性,提出一种最大似然加权的广义相关自适应时间延迟估计... 研究了时延估计算法在超宽带(Ultra Wide Band)定位中的应用,其广义相关自适应时间延迟估计算法的收敛速度慢,在低信噪比条件下时间延迟估计精度较低。针对低信噪比条件下的收敛特性,提出一种最大似然加权的广义相关自适应时间延迟估计算法,并进一步提出了改进的基于最大似然(Maximum Likelihood)加权函数的广义互相关时延估计算法。改进的算法采用加窗法和自适应时变干扰删除滤波法,弥补了原算法计算量大及无法消除时变信号干扰的不足。仿真结果表明,改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除其他信号干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 时延估计 最大似然权函数 UWB 加窗 自适应时变干扰删除滤波法

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多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制 被引量：1

8

作者 师五喜 郭利进 郭文成 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期544-548,共5页

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进... 对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。 展开更多

关键词 未知多变量非线性系统 自适应模糊控制 预测控制 时变增益自适应律

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基于ATVCF与IAOA-SDAE的变转速齿轮故障识别

9

作者 陈向民 李博 +3 位作者 韩梦茹 张亢 姚鹏 舒文伊 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1723-1732,共10页

为提高变转速工况下齿轮故障识别的准确率,提出了一种基于自适应时变梳状滤波(ATVCF)与改进算数优化算法(IAOA)优化堆叠降噪自编码器(SDAE)的变转速齿轮故障识别方法。针对变转速齿轮振动信号的降噪,利用ATVCF方法预处理数据,在过滤噪... 为提高变转速工况下齿轮故障识别的准确率,提出了一种基于自适应时变梳状滤波(ATVCF)与改进算数优化算法(IAOA)优化堆叠降噪自编码器(SDAE)的变转速齿轮故障识别方法。针对变转速齿轮振动信号的降噪,利用ATVCF方法预处理数据,在过滤噪声成分的同时保留有效信号;针对算数优化算法(AOA)在全局搜索和局部开发时存在的不足,引入余弦调控因子来改进算法中的数学优化器加速函数(MOA),以提升其全局搜索能力和局部开发充分寻优能力,并引入随机反向学习策略(ROBL)以增加算法的种群多样性,提升其搜索能力;此外,通过对IAOA-SDAE模型的参数寻优来确保模型的故障识别精度和稳定性。对变速齿轮振动测试数据的分析验证了所提方法在变速齿轮故障智能识别方面的有效性和优越性。 展开更多

关键词 变转速工况 齿轮故障诊断 自适应时变梳状滤波 算数优化算法 堆叠降噪自编码器

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基于ATF与EEMD变转速齿轮故障特征降噪方法 被引量：4

10

作者 陈向民 段萌 +3 位作者 张亢 舒国强 卢绪祥 李录平 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期91-97,共7页

针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(... 针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,并依据该啮合频率设计时变滤波器;再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波,将滤波器阻带内的噪声予以去除;然后采用EEMD方法对滤波后的信号进一步降噪,减少滤波器通带内的噪声干扰;接着利用时变滤波器对降噪后的信号再次进行滤波,消除EEMD降噪时在阻带带来的噪声干扰;最后对降噪后的信号进行阶次分析,提取齿轮故障特征。对齿轮局部故障的算法仿真和应用实例分析表明,该方法不仅可以消除阻带的噪声干扰,而且对通带内的噪声也有较好的抑制作用,可有效凸显齿轮的故障特征。 展开更多

关键词 故障诊断 自适应时变滤波 EEMD 线调频小波路径追踪 阶次分析 齿轮故障特征 降噪

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一种改进的ATF方法在齿轮故障诊断中的应用 被引量：1

11

作者 黎琦 陈向民 +2 位作者 张亢 卢绪祥 李录平 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第1期59-64,103,共7页

针对转速波动下的齿轮故障信号与故障特征提取,提出一种基于频域滤波的自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)方法,并将其应用于齿轮故障诊断中。该方法先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法估计齿轮... 针对转速波动下的齿轮故障信号与故障特征提取,提出一种基于频域滤波的自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)方法,并将其应用于齿轮故障诊断中。该方法先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法估计齿轮箱故障振动信号中的齿轮啮合频率,并依据啮合频率在频域设计自适应时变滤波器,以滤取包含齿轮故障信息的时变滤波信号;再对采用阶次跟踪算法对滤波信号进行等角度重采样,并对重采样后的信号进行自相关分析,以去除通带内噪声的干扰;最后对去噪后的信号进行谱分析,获得其自相关阶次谱,并根据自相关阶次谱中的调制边频带诊断齿轮故障,对变转速下的齿轮局部故障信号进行了仿真分析和试验。结果表明,该方法对滤波器通带和阻带内的噪声均具有较好的抑制作用,且提取的齿轮故障信号无相位畸变,故障调制边频带也更为突出。 展开更多

关键词 故障诊断 齿轮故障特征提取 自适应时变滤波 线调频小波

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一种带宽优化选取的ATF方法及其在齿轮故障诊断中的应用 被引量：1

12

作者 陈向民 黎琦 +3 位作者 张亢 段萌 牛晓瑞 李录平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期253-259,289,共8页

自适应时变滤波(adaptive time-varying filtering,ATF)方法是一种基于数据驱动的非平稳信号处理方法,可有效分离变转速下的齿轮故障信号;但在ATF方法中,滤波带宽的选取需依据经验人为选取,具有较大的主观性。因此,针对ATF方法中滤波带... 自适应时变滤波(adaptive time-varying filtering,ATF)方法是一种基于数据驱动的非平稳信号处理方法,可有效分离变转速下的齿轮故障信号;但在ATF方法中,滤波带宽的选取需依据经验人为选取,具有较大的主观性。因此,针对ATF方法中滤波带宽的自适应优化选取,以齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比作为指标,提出了一种基于带宽优化选取的ATF方法;该方法先采用线调频小波路径追踪算法估计齿轮故障信号中的瞬时频率,然后设置不同的滤波带宽值构建自适应时变滤波器,再对滤波后的信号进行阶次分析,并计算齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比,最后挑选出最佳能量比所对应的滤波带宽作为最优带宽值来对信号进行滤波分析,进而诊断齿轮故障。对变转速下的齿轮局部故障进行了仿真和实例分析,并将之与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对比,结果表明,该方法不仅可自适应选取滤波带宽,减少滤波误差,而且能有效提取齿轮故障特征信号,凸显齿轮故障特征。 展开更多

关键词 自适应时变滤波(ATF) 滤波带宽 线调频小波路径追踪 阶次分析 能量比 齿轮

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带宽有限多址通信系统中的干扰抑制研究

13

作者 谢小芳 张忠培 李少谦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期1135-1137,1224,共4页

研究了一种新的带宽有限多址系统中的非平稳宽带干扰抑制技术,与直接序列扩频(DSSS)系统相比,频谱不会扩展、带宽效率高、保密性强。对非平稳宽带干扰,以线性调频(LFM)为干扰模型,提出了基于时频分布特性消除干扰的方法。仿真证明,在没... 研究了一种新的带宽有限多址系统中的非平稳宽带干扰抑制技术,与直接序列扩频(DSSS)系统相比,频谱不会扩展、带宽效率高、保密性强。对非平稳宽带干扰,以线性调频(LFM)为干扰模型,提出了基于时频分布特性消除干扰的方法。仿真证明,在没有编码,干信比(ISR)为20 dB时,该系统性能仅约损失1 dB,在保证带宽效率的同时,很好地消除了系统的人为干扰。 展开更多

关键词 带宽有限 时频分布 自适应时变滤波 线性调频干扰

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基于改进稀疏KELM的在线非平稳动态系统状态预测方法 被引量：2

14

作者 刘星 熊厚情 +1 位作者 赵建印 朱敏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2022-2032,共11页

本文针对基于核的增量超限学习机(kernel based incremental extreme learning machine,KB-IELM)对非平稳动态系统的时变状态跟踪能力不足的问题,提出一种新型的状态预测方法。通过融合遗忘因子和自适应时变正则化因子构建新的目标函数... 本文针对基于核的增量超限学习机(kernel based incremental extreme learning machine,KB-IELM)对非平稳动态系统的时变状态跟踪能力不足的问题,提出一种新型的状态预测方法。通过融合遗忘因子和自适应时变正则化因子构建新的目标函数。通过最小化字典的快速留一交叉验证(fast leave-one-out cross-validation,FLOO-CV)误差,选择具有预定规模的关键节点以构成字典。通过融合遗忘因子,为字典中各关键节点按时间顺序分配不同权重。基于FLOO-CV原则,使用天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法为不同的非线性区域赋予不同的正则化参数。通过矩阵初等变换和分块求逆,实现核权重向量的在线递推更新。将模型应用于非平稳Mackey-Glass混沌时间序列预测和某型飞机发动机的状态预测。所提算法相比于最新的非平稳在线序列核超限学习机(non-stationary online sequential kernel extreme learning machine,NOS-KELM)和融合自适应正则化因子的在线稀疏核超限学习机(online sparse kernel extreme learning machine with adaptive regulation factor,OSKELM-ARF)两种方法,其训练精度分别提升了66.67%、50.72%、预测精度提升了67.02%、56.34%,最大预测误差减少了67.27%、51.09%,平均相对误差率分别减少了67.18%、59.62%。实验证明所提算法有效提升了在线预测的精度。 展开更多

关键词 超限学习机 遗忘因子 自适应时变正则化因子 状态预测

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