针对目前轴承行业故障分析诊断中普遍存在故障数据来源较少、涉及所属工况较多的难点问题,提出了基于MFEC(Mean Filling and Energy Conservation)的数据增强算法。首先对原始振动信号进行时域重采样;并使用重采样后信号的均值填充来保...针对目前轴承行业故障分析诊断中普遍存在故障数据来源较少、涉及所属工况较多的难点问题,提出了基于MFEC(Mean Filling and Energy Conservation)的数据增强算法。首先对原始振动信号进行时域重采样;并使用重采样后信号的均值填充来保证信号的采样长度不变;由于信号的能量会发生改变,防止对结果产生影响,需要设置参数调整幅值使之能量守恒。之后对扩充的样本数据进行分数阶傅里叶变换(FRFT),得到不同阶次的一维信号。最后将这些一维信号作为深度学习网络(VGG-16)的输入,在神经网络中学习训练,实现轴承的故障诊断。实验表明,该方法有效地增加样本的数量及其多样性,并且不同阶次的处理信号对不同故障类型的诊断具有良好的针对性,有效提高故障诊断的分类效率和准确率。展开更多
压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM...压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。展开更多
针对差分跳频通信系统抗LFM干扰能力不足的问题,利用差分跳频信号和LFM干扰信号调频斜率参数的不同,通过估计采样信号中LFM干扰信号的调频斜率K和旋转阶次α参数,结合分段、参数估计和均值处理提高估计精度,进一步在采样信号的分数阶时...针对差分跳频通信系统抗LFM干扰能力不足的问题,利用差分跳频信号和LFM干扰信号调频斜率参数的不同,通过估计采样信号中LFM干扰信号的调频斜率K和旋转阶次α参数,结合分段、参数估计和均值处理提高估计精度,进一步在采样信号的分数阶时频域二维参数平面(α,μ)中利用LFM干扰信号频带外的平面均值替代LFM信号成分,实现对差分跳频通信中LFM干扰信号的抑制。仿真结果表明,该算法可有效抑制差分跳频信号中LFM干扰信号,提高信噪比约11 d B。展开更多
文摘针对目前轴承行业故障分析诊断中普遍存在故障数据来源较少、涉及所属工况较多的难点问题,提出了基于MFEC(Mean Filling and Energy Conservation)的数据增强算法。首先对原始振动信号进行时域重采样;并使用重采样后信号的均值填充来保证信号的采样长度不变;由于信号的能量会发生改变,防止对结果产生影响,需要设置参数调整幅值使之能量守恒。之后对扩充的样本数据进行分数阶傅里叶变换(FRFT),得到不同阶次的一维信号。最后将这些一维信号作为深度学习网络(VGG-16)的输入,在神经网络中学习训练,实现轴承的故障诊断。实验表明,该方法有效地增加样本的数量及其多样性,并且不同阶次的处理信号对不同故障类型的诊断具有良好的针对性,有效提高故障诊断的分类效率和准确率。
文摘压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。
文摘针对差分跳频通信系统抗LFM干扰能力不足的问题,利用差分跳频信号和LFM干扰信号调频斜率参数的不同,通过估计采样信号中LFM干扰信号的调频斜率K和旋转阶次α参数,结合分段、参数估计和均值处理提高估计精度,进一步在采样信号的分数阶时频域二维参数平面(α,μ)中利用LFM干扰信号频带外的平面均值替代LFM信号成分,实现对差分跳频通信中LFM干扰信号的抑制。仿真结果表明,该算法可有效抑制差分跳频信号中LFM干扰信号,提高信噪比约11 d B。
