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基于Lucy-Richardson算法和广义S变换的Q值提取 被引量:8
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作者 李波 文晓涛 +2 位作者 张懿疆 何健 黄伟 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期689-699,708,共12页
品质因子Q能够定量衡量地震波的衰减。当地层厚度较薄时,常规的时频分析方法很难满足Q值估计的精度要求,其稳定性差。为此,将Lucy-Richardson算法与广义S变换相结合,推导出了新的谱比法品质因子估算公式。该方法引入高斯窗函数的尺度调... 品质因子Q能够定量衡量地震波的衰减。当地层厚度较薄时,常规的时频分析方法很难满足Q值估计的精度要求,其稳定性差。为此,将Lucy-Richardson算法与广义S变换相结合,推导出了新的谱比法品质因子估算公式。该方法引入高斯窗函数的尺度调节因子λ和p调节时窗函数的宽度和幅值,将广义S时频谱与高斯窗的Wigner-Ville分布代入Lucy-Richardson算法中,再利用对数谱比值与一个新定义的参数γ进行拟合,得到Q值。利用复杂模拟信号验证了Lucy-Richardson算法广义S变换的分辨率及聚集性,然后利用粘弹性层状模型进一步验证了该方法提取Q值的准确性。实际地震资料的应用结果表明,基于Lucy-Richardson算法广义S变换提取的Q值能准确区分含油气区域和围岩,与井资料吻合良好。 展开更多
关键词 品质因子 lucy-richardson算法 广义s变换 谱比法 WIGNER-VILLE分布 时频分析 含油气区域
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基于同步压缩广义S变换的电力系统次/超同步振荡检测 被引量:2
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作者 孙勇 张鹏 +3 位作者 姜涛 宋晓喆 王长江 刘博涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4011,I0012-I0014,I0011,共14页
为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法... 为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 次/超同步振荡 参数辨识 同步压缩广义s变换 脊线提取 改进稀疏时域法
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基于Levenberg-Marquardt算法和广义S–变换的无绝缘轨道电路补偿电容的故障检测 被引量:14
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作者 赵林海 许俊杰 +1 位作者 刘伟宁 蔡伯根 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1612-1617,1622,共7页
本文利用传输线理论分析了无绝缘轨道电路补偿电容故障对轨道电路短路电流幅度包络的影响,提出了短路电流幅度包络的回归模型,并利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法验证了该模型的正确性和适用性.根据机车信号的工作原理,将对短路电流幅... 本文利用传输线理论分析了无绝缘轨道电路补偿电容故障对轨道电路短路电流幅度包络的影响,提出了短路电流幅度包络的回归模型,并利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法验证了该模型的正确性和适用性.根据机车信号的工作原理,将对短路电流幅度包络的检测转换为对机车信号感应电压幅度包络的检测.在利用L-M算法进行分段指数拟合以去除信号的衰减趋势的基础上,通过广义S变换(GST)得到信号的瞬时频率变化,最终根据短路电流幅度包络的回归模型,对瞬时频率变化结果进行判决,得到发生故障电容的具体位置.实验表明,GST具有较高的时–频分辨率,可以此对故障电容进行准确定位.由于该方法的检测数据全部来自于机车信号的日常运用,使得利用本文方法可大大缩短补偿电容的检测间隔时间,在很大程度上克服了目前检测方法在检测的及时性、成本和影响铁路运输等方面的不足. 展开更多
关键词 故障检测 广义s变换 莱文伯格–马夸特算法 短路电流 补偿电容
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基于QGA优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取 被引量:10
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作者 王波 刘树林 张宏利 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期108-113,119,共7页
考虑到实际工程环境中噪声对故障特征提取的影响,提出了基于量子遗传算法(QGA)优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取方法。该方法以时频分布集中程度为评价标准,首先采用量子遗传算法自适应地选取广义S变换中最优窗口控制参数,然后提取... 考虑到实际工程环境中噪声对故障特征提取的影响,提出了基于量子遗传算法(QGA)优化广义S变换的滚动轴承故障特征提取方法。该方法以时频分布集中程度为评价标准,首先采用量子遗传算法自适应地选取广义S变换中最优窗口控制参数,然后提取信号变换后复时频矩阵的模向量作为滚动轴承故障特征向量。利用该方法提取的滚动轴承故障特征与其它故障特征进行故障识别对比研究,实验结果表明该方法能够更准确地提取出故障特征,验证了方法的优越性。此外,对不同噪声强度背景下的滚动轴承振动信号进行故障特征提取,诊断结果进一步显示所提方法具有良好的抗噪性和健壮性。 展开更多
关键词 广义s变换 量子遗传算法 滚动轴承 故障诊断 特征提取
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结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法 被引量:7
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作者 李向群 伍亚萍 +2 位作者 庄旭菲 吉飞敏 张燕 《现代电力》 北大核心 2022年第5期597-604,共8页
针对现有方法对局部放电(partial discharge,PD)信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根... 针对现有方法对局部放电(partial discharge,PD)信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。 展开更多
关键词 局部放电 窄带干扰 广义s变换 Candan算法 快速独立分量分析
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基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法 被引量:2
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作者 周长霖 王春阳 +2 位作者 宫健 谭铭 赵英健 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期447-453,共7页
线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信... 线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时,所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。 展开更多
关键词 最大熵法 遗传算法(GA) 广义s变换(GsT) 频谱弥散(sMsP)干扰 主瓣干扰
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基于LR-GST变换的稳定层间Q值提取方法
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作者 宋志华 安智谛 +2 位作者 王玉伟 凌勋 文晓涛 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期479-485,共7页
为了解决常规谱比法不稳定及等效Q值储层识别精度低的问题,在基于Lucy-Richardson算法的广义S变换(LR-GST)的基础上,改进了谱比法计算Q值的公式,同时构建反演目标函数将等效Q值转换为层间Q值。结果表明:Q值求取精度与噪声比率、求取方... 为了解决常规谱比法不稳定及等效Q值储层识别精度低的问题,在基于Lucy-Richardson算法的广义S变换(LR-GST)的基础上,改进了谱比法计算Q值的公式,同时构建反演目标函数将等效Q值转换为层间Q值。结果表明:Q值求取精度与噪声比率、求取方法等因素有关,含噪比率不同每种方法的准确性也差异较大。通过合成数据及实际应用表明,本文方法的分辨率及聚集性更高,方法的稳定性更好,得到的Q值在含油气区域异常明显。 展开更多
关键词 品质因子 lucy-richardson算法广义s变换 谱比法 Q值估计
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基于GA-ELM的电压暂降源识别研究 被引量:9
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作者 卢彩霞 王新环 王全义 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期64-67,共4页
针对传统电压暂降源识别方法分类时间长、准确率不高等问题,提出了一种基于广义S变换(GST)和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的电压暂降源识别方法。先利用广义S变换的模时频矩阵有效提取出电压暂降的起止时刻、暂降深度、相位跳变等... 针对传统电压暂降源识别方法分类时间长、准确率不高等问题,提出了一种基于广义S变换(GST)和遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的电压暂降源识别方法。先利用广义S变换的模时频矩阵有效提取出电压暂降的起止时刻、暂降深度、相位跳变等特征量,再采用遗传算法优化ELM的输入权值和隐含层阈值,构建基于GA-ELM的电压暂降源识别模型,实现对电压暂降源的识别。通过MATLAB/SIMULINK仿真,对比GA-ELM、ELM、BP神经网络对电压暂降源的识别结果,验证了采用GA-ELM的电压暂降源识别的准确率要高于采用原始ELM和BP神经网络。 展开更多
关键词 电压暂降 广义s变换(GsT) 极限学习机 遗传算法优化 识别和分类
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