基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法 被引量：2

1

作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页

随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多

关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪

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SSD联合邻域伪标签的无源域旋转机械迁移诊断研究 被引量：1

2

作者 杨汶金 刘韬 +1 位作者 王振亚 王贵勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期329-336,共8页

针对迁移诊断中存在的源域和目标域分布差异导致的负迁移以及过分依赖源域样本带来的数据隐私问题,提出一种利用邻域信息优化伪标签监督训练的无源域自适应(source-free domain adaptation,SFDA)迁移诊断方法以实现在无源域样本情况下... 针对迁移诊断中存在的源域和目标域分布差异导致的负迁移以及过分依赖源域样本带来的数据隐私问题,提出一种利用邻域信息优化伪标签监督训练的无源域自适应(source-free domain adaptation,SFDA)迁移诊断方法以实现在无源域样本情况下的迁移诊断。首先,通过奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)方法对数据进行降噪处理,使得样本具有更丰富的故障信息,然后,基于一维卷积神经网络构建特征提取器以提取域不变特征;其次,采用对比学习框架拉近同一类样本特征,利用聚合邻域信息精炼后的伪标签进行自监督学习;最后,基于智能诊断模型完成跨设备变工况下滚动轴承健康状态的识别。通过两个滚动轴承数据集间的跨设备迁移诊断验证所提方法的有效性。试验结果表明:所提方法能够充分挖掘不同设备间故障特征信息,提高无源无监督跨域条件下的迁移诊断精度。 展开更多

关键词 无源域自适应(SFDA) 伪标签 迁移学习 故障诊断 奇异谱分解(ssd)

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聚类引导的非同源旋转设备平滑性迁移诊断方法

3

作者 杨汶金 刘韬 +1 位作者 王振亚 王贵勇 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期201-208,共8页

针对迁移学习在工业现场应用中存在的因非同源故障数据域漂移和噪声干扰所导致的负迁移问题,提出一种聚类引导的无监督平滑性迁移诊断方法。首先,利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)技术对数据进行降噪处理,消除故障... 针对迁移学习在工业现场应用中存在的因非同源故障数据域漂移和噪声干扰所导致的负迁移问题,提出一种聚类引导的无监督平滑性迁移诊断方法。首先,利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)技术对数据进行降噪处理,消除故障信号中其他频带成分的干扰;然后,基于一维卷积神经网络构建无监督领域对抗迁移网络,并引入平滑性域对抗训练策略,使模型达到平滑最小任务损失并增强目标域上的泛化能力;其次,设计判别性聚类方法以学习域不变特征空间并优化目标域样本判别分类信息,进而提高无监督聚类性能并抑制负迁移;最后,应用该迁移诊断方法完成多组跨设备变工况条件下的滚动轴承健康状态识别。通过多个评价指标综合验证表明,所提方法能够充分弥合源域与目标域间的差异性,提高非同源设备迁移诊断精度和泛化性。 展开更多

关键词 迁移学习 故障诊断 奇异谱分解(ssd) 判别性聚类 领域对抗

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基于GP-SSD的旋转机械复合故障特征提取方法 被引量：13

4

作者 舒文婷 程军圣 +1 位作者 黄祝庆 卿宏军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期17-24,共8页

针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于G... 针对旋转机械复合故障振动信号中的非线性、非平稳特征,提出了一种基于GP奇异谱分解(GP-SSD)的故障特征提取方法。奇异谱分解(SSD)是一种新的针对非线性非平稳信号的自适应信号处理方法,但其具有主观选取嵌入维数的缺点。GPSSD方法基于GP算法能根据嵌入维数与关联维数的关系自适应选取嵌入维数的优势,可以自适应的分解出若干具有物理意义的奇异谱分量(SSC),从而克服了SSD主观选取嵌入维数的缺点。仿真信号的分析结果验证了GP-SSD方法的优越性,在此基础上将GP-SSD应用于旋转机械复合故障诊断中,实验数据的分析结果表明该方法能有效提取旋转机械复合故障的特征。 展开更多

关键词 GP算法 奇异谱分解 旋转机械 复合故障诊断 特征提取

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基于SSD和ICA降噪的滚动轴承故障诊断 被引量：7

5

作者 陈森 张浩 +1 位作者 甄冬 师占群 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第8期94-98,共5页

针对轴承故障信号在早期由于能量小容易受到噪声影响而被淹没的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和独立分量分析(ICA)的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过SSD对原始故障信号分解,得到一系列不同频段的奇异谱分量(SSC);其次,利用SSC分量构... 针对轴承故障信号在早期由于能量小容易受到噪声影响而被淹没的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和独立分量分析(ICA)的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过SSD对原始故障信号分解,得到一系列不同频段的奇异谱分量(SSC);其次,利用SSC分量构造观测信号和虚拟噪声信号,将观测信号与虚拟噪声信号组成观测矩阵;然后通过ICA对观测信号降噪;构造虚拟噪声通道信号;最后,将分离出来的独立分量进行Hilbert解调,对解调后的信号做FFT运算,并识别故障类别。通过仿真和实验表明了所述方法能够满足对滚动轴承振动信号降噪要求,准确清晰地提取故障特征频率。通过与EMD-ICA方法对比分析,验证了该方法对滚动轴承的早期故障诊断更加有效。 展开更多

关键词 奇异谱分解 独立分量分析 降噪 滚动轴承 故障诊断

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基于InSAR的北京平原区地面沉降与地下水位演化关联特征迭代奇异谱分析 被引量：1

6

作者 刘彪 王彦兵 +3 位作者 李小娟 李晨霞 宋宗雯 李堰欣 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期21-27,共7页

北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(I... 北京平原区是地面沉降发展严重的区域之一,分析其地面沉降的时空演化规律可为城市地面沉降有效防控提供数据支撑。该文利用PS-InSAR方法获取地面沉降信息,并用水准监测数据验证其精度,然后基于奇异谱分析和频谱检验提出迭代奇异谱分析(Iterative Singular Spectral Analysis,ISSA)方法,并基于该方法将地面沉降的长时序数据分解为主趋势、周期特征,得到研究区地面沉降和地下水位的时序演化特征:①研究区地面沉降的主趋势特征表现为2011—2016年沉降持续、沉降减缓和再度发展3个阶段,2017—2020年沉降持续发展,但总体趋势较稳定。②研究区地面沉降季节性差异明显,且2011—2020年夏季地面沉降比冬季严重。③地下水超采是北京平原区地面沉降的主因,在严重沉降区和较严重沉降区,第二、三承压含水层的水位变化与地面沉降呈强正相关性。 展开更多

关键词 地面沉降 PS-INSAR 地下水位变化 频谱检验 迭代奇异谱分析 时序特征分解

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基于信号子空间分解的三维地震资料高分辨率处理方法 被引量：48

7

作者 陆文凯 丁文龙 +2 位作者 张善文 肖焕钦 赵铭海 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期896-901,共6页

提出了一种新的基于信号子空间分解技术的3D地震资料高分辨率处理方法.利用信号子空间分解技术,不仅可以分离3D地震资料中的信号和噪声,而且可以进一步根据地震同相轴的倾角不同,将混合信号进行分解得到单个同相轴信号.通过丢弃噪声子空... 提出了一种新的基于信号子空间分解技术的3D地震资料高分辨率处理方法.利用信号子空间分解技术,不仅可以分离3D地震资料中的信号和噪声,而且可以进一步根据地震同相轴的倾角不同,将混合信号进行分解得到单个同相轴信号.通过丢弃噪声子空间,只对不同信号子空间重构的信号利用谱白化技术进行高分辨率处理,然后累加所有处理结果,从而达到既提高地震资料的分辨率,又提高地震资料信噪比的目的.对合成资料和实际地震资料的处理结果表明,此法具有好的应用前景. 展开更多

关键词 信号子空间分解 奇异值分解 谱白化 分辨率 信噪比

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一种用于电力系统谐波与间谐波分析的超分辨率算法 被引量：33

8

作者 李晶 裴亮 +1 位作者 郁道银 曹茂永 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期35-39,共5页

文中总结了经典DFT方法的缺陷,将现代谱估计理论引入电力系统谐波、间谐波分析领域,详细讨论了基于子空间分解的Min-Norm算法原理,针对其估计性能受噪声影响大的缺点,提出了基于互相关的互谱Min-Norm算法,利用白噪声序列的独立性及互相... 文中总结了经典DFT方法的缺陷,将现代谱估计理论引入电力系统谐波、间谐波分析领域,详细讨论了基于子空间分解的Min-Norm算法原理,针对其估计性能受噪声影响大的缺点,提出了基于互相关的互谱Min-Norm算法,利用白噪声序列的独立性及互相关运算有效地抑制了噪声对算法的影响,并将其用于电力系统谐波、间谐波分析。仿真结果表明该算法不仅具有超分辨率特性,而且可在低信噪比环境中获得高分辨率、高精度、高稳定性的谐波、间谐波分析结果,具有经典DFT方法无可比拟的优越性,可推广应用于电力系统谐波、间谐波测量领域。 展开更多

关键词 电力系统 间谐波 互谱估计 奇异值分解 子空间分解 最小范数

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有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Pisarenko和MUSIC方法 被引量：42

9

作者 石要武 戴逸松 丁宏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第10期46-50,共5页

现代互谱估计是抑制有色噪声的一个有效方法。本文首次对正弦信号的扩阶互相关函数矩阵的特征结构进行了深入的分析，并进而提出了有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Ｐｉｓａｒｅｎｋｏ方法和ＭＵＳＩＣ方法。这两种方法的突出特点... 现代互谱估计是抑制有色噪声的一个有效方法。本文首次对正弦信号的扩阶互相关函数矩阵的特征结构进行了深入的分析，并进而提出了有色噪声背景下正弦信号频率估计的互谱Ｐｉｓａｒｅｎｋｏ方法和ＭＵＳＩＣ方法。这两种方法的突出特点是几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息，并可在很低信噪比条件下工作，因此特别适合于工程应用。仿真结果表明，在有色噪声和很低信噪比条件下，该方法的谱分辨率和谐估计的稳定性大大优于自谱ＳＶＤ方法。 展开更多

关键词 有色噪声 互谱估计 奇异值分解

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基于FFT奇异值分解的光谱信号去噪算法 被引量：20

10

作者 朱红求 程菲 +2 位作者 胡浩南 周灿 李勇刚 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期277-281,共5页

微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源... 微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除,从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响,奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪,奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键,但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。因此,提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号,然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换,得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到频率差分谱,研究表明,差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。结果表明:对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号,添加不同强度的随机噪声,并进行去噪处理,使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%,10.88%,均方根误差分别降低了74.28%,41.29%。所提算法完全基于数据驱动,在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响,而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除,在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 奇异值分解 FFT 光谱去噪 有效阶次 谱峰

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基于奇异谱分析的最优分解层数确定算法 被引量：8

11

作者 伍龙 邢丽坤 陈帅 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第36期137-141,共5页

将奇异谱分析理论引入小波阈值算法中实现了一种基于奇异谱分析的自适应最优分解层数确定算法。通过对比不同信噪比下带噪信号的奇异谱分布情况,根据小波系数的奇异谱特性来确定最优分解层数。经测试,该算法可以根据带噪信号受噪声干扰... 将奇异谱分析理论引入小波阈值算法中实现了一种基于奇异谱分析的自适应最优分解层数确定算法。通过对比不同信噪比下带噪信号的奇异谱分布情况,根据小波系数的奇异谱特性来确定最优分解层数。经测试,该算法可以根据带噪信号受噪声干扰情况自适应地确定最优分解层数,有效提高了语音增强效果并且避免了不必要的硬件资源浪费。 展开更多

关键词 最优分解层数 语音增强 奇异谱分析 阈值降噪

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结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法 被引量：28

12

作者 黄建明 李晓明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期43-50,共8页

针对电能质量分析中的谐波检测问题,提出一种结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具对采样信号进行时频分解,同时引入频谱标准差和基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析。通过频谱... 针对电能质量分析中的谐波检测问题,提出一种结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具对采样信号进行时频分解,同时引入频谱标准差和基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析。通过频谱标准差和谱峭度对谐波模态进行识别,并根据识别结果从频谱矩阵中提取出相应的谐波分量,然后采用基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波的起止时刻进行准确定位。仿真实验结果验证了算法的有效性,在低信噪比的情况下仍具有较高的检测精度,具有较好的抗噪性和鲁棒性。 展开更多

关键词 短时傅里叶变换 谱峭度 电力系统 谐波检测 奇异值分解

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一种基于奇异值谱加权的超声彩色多普勒成像杂波抑制算法 被引量：4

13

作者 王录涛 吴锡 +1 位作者 金钢 邹见效 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1294-1299,共6页

针对超声彩色多普勒成像中由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波抑制问题,提出一种基于奇异值谱加权的杂波抑制算法.首先根据单个慢时方向的回波多普勒矢量构建Hankel数据矩阵并进行奇异值分解,利用分解得到的Hankel主成分构... 针对超声彩色多普勒成像中由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波抑制问题,提出一种基于奇异值谱加权的杂波抑制算法.首先根据单个慢时方向的回波多普勒矢量构建Hankel数据矩阵并进行奇异值分解,利用分解得到的Hankel主成分构造回归滤波器的正交基函数,同时引入改进的Sigmoid函数根据能量归一化奇异值谱计算回归滤波器系数,使得杂波区域的检测具有高度的特异性,从而提高非平稳杂波的抑制能力.为验证算法的有效性,利用商业级超声仪(Sonix RP,Ultrasonix Inc.)采集50帧人体颈动脉血流基带回波数据并进行滤波处理,滤波后数据采用滞一自相关法估计法计算血流平均速度与功率并进行成像.处理结果表明,与传统静态滤波器以及现有基于特征值分解的滤波算法相比,可有效增强组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力. 展开更多

关键词 超声彩色多普勒成像 非平稳杂波 Hankel奇异值分解 谱分析

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基于EEMD的奇异谱熵在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：13

14

作者 高清清 贾民平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期998-1001,共4页

针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解(EE-MD)的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用EEMD有效抑制模式混叠现象的优点,首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后将各... 针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解(EE-MD)的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用EEMD有效抑制模式混叠现象的优点,首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后将各阶IMF分量构成一个特征模式矩阵,并对该特征模式矩阵求奇异谱熵值.奇异谱熵值的大小能够反映系统的工作状态和故障类型.分别用基于经验模式分解(EMD)和集合经验模式分解的奇异谱熵对车削颤振的振动信号分析对比,结果验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 旋转机械 颤振 集合经验模式分解 奇异谱熵

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基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量：35

15

作者 王军辉 贾嵘 谭泊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期319-324,共6页

针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模... 针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模式矩阵求奇异谱熵值,奇异谱熵值的大小能反映部件的工作状态和故障类型。最后,将得到的奇异谱熵值矩阵进行模糊聚类分析并得到分类结果。通过对齿面磨损、齿面剥落和正常3种齿轮状态分别使用EMD法和EEMD法进行故障分类对比,结果验证了该方法的有效性和可行性,同时证明EEMD法具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱 故障诊断 集合经验模式分解 奇异谱熵 模糊C均值聚类

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基于代数特征的多光谱图像特征提取方法 被引量：2

16

作者 刘松涛 常春 +1 位作者 马新星 王赫男 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1316-1321,共6页

多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析(1DPCA)、二维主成分分析(2DPCA)、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成... 多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析(1DPCA)、二维主成分分析(2DPCA)、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分,通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明:①与可见光图像目标识别相比,PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别;②训练样本分类时,PCA和SVD特征的识别性能改善不明显;③训练样本少时,SVD重构图像、2DSVD和1DPCA特征的识别性能较好。 展开更多

关键词 多光谱图像 特征提取 主成分分析 奇异值分解

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优化奇异谱分解方法在轴承故障诊断中的应用 被引量：5

17

作者 马朝永 申宏晨 +1 位作者 胥永刚 张坤 《轴承》 北大核心 2022年第2期55-60,共6页

奇异谱分解在处理强噪声信号时获得的模态分量可能包含期待频段之外的信息,会造成严重的模态混叠现象并影响分析效果,深入研究发现造成上述现象的原因是迭代过程中轨迹矩阵的嵌入维数设定不合理。在大量数据分析的基础上提出了一种优化... 奇异谱分解在处理强噪声信号时获得的模态分量可能包含期待频段之外的信息,会造成严重的模态混叠现象并影响分析效果,深入研究发现造成上述现象的原因是迭代过程中轨迹矩阵的嵌入维数设定不合理。在大量数据分析的基础上提出了一种优化的奇异谱分解方法(OSSD),以迭代过程中划分的频段及重构分量时特征向量的选择为依据确定新的参数并设定嵌入维数,不仅可以使构造的轨迹矩阵更加合理,还可以使分量的重构更加准确。仿真及试验分析表明,该方法可以有效抑制模态混叠现象,减少分解所得分量在频域上的能量泄漏,准确提取滚动轴承振动信号中的故障特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 谱分析 奇异谱分解 嵌入维数 模态混叠

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色噪声背景下谐波恢复的加权互谱ESPRIT方法 被引量：3

18

作者 李学军 李海富 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期575-578,共4页

为了提高噪声背景下的谐波恢复能力,在对旋转不变技术估计信号参量的方法进行深入分析基础上,提出了混合色噪声背景下谐波恢复加权互谱ESPR IT方法。该方法的突出特点是几乎不需要任何色噪声的先验信息,并在很低信噪比下工作,而且避免... 为了提高噪声背景下的谐波恢复能力,在对旋转不变技术估计信号参量的方法进行深入分析基础上,提出了混合色噪声背景下谐波恢复加权互谱ESPR IT方法。该方法的突出特点是几乎不需要任何色噪声的先验信息,并在很低信噪比下工作,而且避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,可直接通过主特征值确定信号参数估计值,不存在伪峰。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。 展开更多

关键词 互谱估计 色噪声 矩阵束 加权值 奇异值分解

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基于改进奇异值分解滤波和谱峭度的滚动轴承故障诊断 被引量：13

19

作者 孟宗 刘子涵 吕蒙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第20期2420-2428,共9页

针对含噪信号的有效奇异值个数难以确定的问题,提出了一种改进的奇异值分解降噪方法——奇异值累积法。该方法通过计算奇异值的实际下降值与奇异值平均下降速度累积量的差值,并取该差值最大值点的位置作为有效奇异值的分界点来确定有效... 针对含噪信号的有效奇异值个数难以确定的问题,提出了一种改进的奇异值分解降噪方法——奇异值累积法。该方法通过计算奇异值的实际下降值与奇异值平均下降速度累积量的差值,并取该差值最大值点的位置作为有效奇异值的分界点来确定有效奇异值的个数。在此基础上,提出了一种基于奇异值累积法与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断方法。采用奇异值累积法对原信号进行降噪处理,然后利用快速谱峭度确定滤波器中心频率及带宽,通过分析频段包络谱中明显的频率成分来诊断故障。该方法可以有效去除信号中的噪声,使得到的峭度值所反映的故障冲击更接近实际情况。对含内圈、外圈故障的滚动轴承实验数据进行分析,实验结果表明,相比快速谱峭度的故障诊断方法,该方法具有更好的故障识别效果。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 有效奇异值 快速谱峭度

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基于快速地标采样的大规模谱聚类算法 被引量：10

20

作者 叶茂 刘文芬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期278-284,共7页

为避免传统谱聚类算法高复杂度的应用局限,基于地标表示的谱聚类算法利用地标点与数据集各点间的相似度矩阵,有效降低了谱嵌入的计算复杂度。在大数据集情况下,现有的随机抽取地标点的方法会影响聚类结果的稳定性,k均值中心点方法面临... 为避免传统谱聚类算法高复杂度的应用局限,基于地标表示的谱聚类算法利用地标点与数据集各点间的相似度矩阵,有效降低了谱嵌入的计算复杂度。在大数据集情况下,现有的随机抽取地标点的方法会影响聚类结果的稳定性,k均值中心点方法面临收敛时间未知、反复读取数据的问题。该文将近似奇异值分解应用于基于地标点的谱聚类,设计了一种快速地标点采样算法。该算法利用由近似奇异向量矩阵行向量的长度计算的抽样概率来进行抽样,同随机抽样策略相比,保证了聚类结果的稳定性和精度,同k均值中心点策略相比降低了算法复杂度。同时从理论上分析了抽样结果对原始数据的信息保持性,并对算法的性能进行了实验验证。 展开更多

关键词 地标点采样 大数据 谱聚类 近似奇异值分解

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