基于多元同步压缩广义S变换的电力系统次同步振荡源定位 被引量：2

1

作者 姜涛 张鹏 +2 位作者 李雪 刘博涵 李国庆 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期135-145,共11页

快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法... 快速、准确的次同步振荡源定位对电力系统安全稳定运行意义重大,现有次同步振荡源定位方法难以适用于多模态时变的次同步振荡场景,且计算效率有待提升。为此,提出一种基于多元同步压缩广义S变换(MSSGST)的电力系统次同步振荡源定位方法。首先,在自适应变化的量测滑动时间窗内计算能量比系数,实时检测系统次同步振荡现象,针对检测到的次同步振荡现象,以节点为单元构建联合量测信息矩阵,进而采用MSSGST对联合量测信息矩阵同步分解得到联合时频矩阵。然后,利用脊线提取技术筛选并重组可表征系统次同步振荡模式的MSSGST系数矩阵。在此基础上,推导基于MSSGST的时-频域暂态能量流计算模型,根据系统次同步振荡期间时-频域能量特性构建振荡源定位指标进行振荡溯源。最后,通过仿真数据和实际电网次同步振荡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 次同步振荡 振荡源定位 多元同步压缩广义s变换 暂态能量流

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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：3

2

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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同步挤压S变换与τ⁃p变换联合的微地震信号消噪方法

3

作者 秦亮 李唐律 +3 位作者 曹脊翔 黄忠来 张建中 王锦西 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期219-229,共11页

微地震监测是指导页岩气开采水力压裂作业和评价压裂效果的常用手段。地面监测所采集的微地震信号能量弱、信噪比低,微地震事件识别困难,严重影响定位的准确性。针对低信噪比地面微地震监测资料,联合使用同步挤压S变换、谱分解和τ⁃p变... 微地震监测是指导页岩气开采水力压裂作业和评价压裂效果的常用手段。地面监测所采集的微地震信号能量弱、信噪比低,微地震事件识别困难,严重影响定位的准确性。针对低信噪比地面微地震监测资料,联合使用同步挤压S变换、谱分解和τ⁃p变换,提出一种新的消噪方法。首先对监测资料进行时差校正,将微地震信号的同相轴校平;之后使用同步挤压S变换对校平后的资料进行谱分解获取单频切片;再对每个单频切片进行τ⁃p变换,并根据τ⁃p变换的结果获取微地震信号位置;最后根据信号的位置在时频域完成消噪。实际低信噪比地面微地震监测数据的处理结果表明,新方法可以获得理想的消噪结果。 展开更多

关键词 地面微地震监测 微地震信号消噪 同步挤压s变换 τ⁃p变换 谱分解

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基于同步挤压S变换的谐振接地系统单相接地故障区段定位方法 被引量：2

4

作者 权立 颜琬滢 +2 位作者 王毅钊 侯泽权 蒋劲轩 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第10期59-66,共8页

谐振接地系统单相接地的故障特征微弱,故障区段难以定位。根据健全与故障区段电流低频能量差异大的特点,利用同步挤压S变换挤压、重组低频区段电流,增强故障特征辨识度;计算各区段能量比值,将能量比值最大的判为故障区段,提出基于同步挤... 谐振接地系统单相接地的故障特征微弱,故障区段难以定位。根据健全与故障区段电流低频能量差异大的特点,利用同步挤压S变换挤压、重组低频区段电流,增强故障特征辨识度;计算各区段能量比值,将能量比值最大的判为故障区段,提出基于同步挤压S变换的故障区段定位方法。以全频区段电流重组信号的峭度因子构建保护启动判据。不同故障条件影响下,大量PSCAD仿真测试了所提启动和区段定位方法的性能及可行性,现场数据验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 谐振接地系统 故障区段定位 单相接地故障 同步挤压s变换

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基于高阶多道同步挤压广义S变换的多属性融合储层预测技术研究及应用

5

作者 赵慧言 高欢 +2 位作者 严海滔 文冉 宋修艳 《海相油气地质》 CSCD 北大核心 2024年第2期207-214,共8页

时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号... 时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号、理论加噪信号对比6种时频算法的计算结果,验证了HMSGST具有高时频分辨率,对复杂信号具有更好的刻画能力。以某三维工区海相砂岩为例,基于HMSGST在时频域沿主要油气储层(T2层)提取时间切片,开展频率衰减梯度、分频相干等属性分析以增强对短轴河道、次级断裂等目标的识别能力和烃类检测能力,进一步结合曲率属性开展RGB多属性融合精细雕刻。对于不同工区、不同地质条件的地震数据,需要进行HMSGST的参数分析,适合的参数是达到更为准确的计算结果的前提。 展开更多

关键词 时频分析 高阶多道同步挤压广义s变换 时频分辨率 多属性融合 储层预测

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基于同步挤压S变换的地震信号时频分析 被引量：16

6

作者 刘晗 张建中 黄忠来 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期689-695,共7页

S变换(ST)被广泛应用于时频分析,但受海森堡不确定性原理制约,其分辨率有限。同步挤压S变换(SSST)是一种正反无损可逆变换,通过对S变换时频谱在频率方向上进行挤压,使能量聚集到信号的真实瞬时频率上,显著地压制了虚假频率成分、提高了... S变换(ST)被广泛应用于时频分析,但受海森堡不确定性原理制约,其分辨率有限。同步挤压S变换(SSST)是一种正反无损可逆变换,通过对S变换时频谱在频率方向上进行挤压,使能量聚集到信号的真实瞬时频率上,显著地压制了虚假频率成分、提高了信号的时频谱的分辨率。将SSST方法应用于合成信号和实际地震资料处理,所得结果表明SSST比ST具有明显的提高地震信号时频分辨率的能力,有利于薄层识别和储层描述。 展开更多

关键词 同步挤压s变换 时频分析 时频分辨率 薄层 地震资料

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二阶同步挤压S变换及其在地震谱分解中的应用 被引量：17

7

作者 黄忠来 张建中 邹志辉 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2833-2844,共12页

同步挤压S变换是一种处理非平稳信号的新时频变换方法,通过"挤压"信号的S变换结果,可以得到高分辨率的时频谱.但是,当信号的相位随时间呈非线性变化时,同步挤压S变换计算出的瞬时频率会出现误差,并造成时频谱分辨率降低.为了... 同步挤压S变换是一种处理非平稳信号的新时频变换方法,通过"挤压"信号的S变换结果,可以得到高分辨率的时频谱.但是,当信号的相位随时间呈非线性变化时,同步挤压S变换计算出的瞬时频率会出现误差,并造成时频谱分辨率降低.为了改善其对于该类信号的时频分析效果,我们利用时间和频率的二阶偏导数对瞬时频率计算式进行修正,提出二阶同步挤压S变换.合成信号处理结果表明,二阶同步挤压S变换的分辨率不但明显高于常用时频变换,在信号瞬时频率随时间呈二次或正弦变化的情况下,其时频挤压效果也好于同步挤压S变换.我们将二阶同步挤压S变换应用到天然气地震勘探资料的谱分解当中,结果表明,二阶同步挤压S变换可以很好地检测到与天然气相关的谱异常.因此,二阶同步挤压变换对于地震解释是一种很有潜力的方法. 展开更多

关键词 时频变换 二阶同步挤压s变换 频谱异常 地震资料 谱分解

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基于BSWT-DDTFA方法的地球天然脉冲电磁场震前信号时频分析研究 被引量：5

8

作者 郝国成 白雨晓 +2 位作者 吴敏 王巍 刘辉 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期4063-4074,共12页

地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEM... 地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号,可理解为地球天然变化磁场的瞬间扰动,携带了大量有用的地质构造及其动力学信息.研究ENPEMF信号所蕴含的时间-频率联合分布特点,有利于深入了解目标对象的地球物理现象及其地质动力学原理.本文针对ENPEMF信号的非平稳特点,在数据驱动时频分析方法(DDTFA)的基础上提出了基于二值化同步压缩小波变换的改进算法(BSWT-DDTFA).该算法可以实现数据驱动初始相位自动赋值的功能,具有自适应性.实验仿真和实际数据均证明了该改进算法不仅能够得到较为精确的频率曲线和更加清晰的时频分布,而且具有较强的抗噪声能力.以2013年芦山MS7.0地震为例,利用BSWT-DDTFA方法提取ENPEMF信号的时频特性,结果表明ENPEMF信号的时间-频率-幅度分布在震前有明显的异常特征. 展开更多

关键词 地球天然脉冲电磁场 时频分析 数据驱动 同步压缩变换 震前异常

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电力变压器暂态振动信号时频图谱特征增强及绕组状态判别

9

作者 刘云杰 王丰华 +3 位作者 金玉琪 金凌峰 钱盾 杨智 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期78-86,97,共10页

针对变压器发生早期绕组变形时暂态振动信号特征微弱的辨识难题,提出了一种基于时频图谱聚类分析的变压器暂态振动信号特征增强及绕组状态判别方法。即根据变压器遭受短路冲击时暂态振动信号的强时变特性,综合同步挤压S变换(synchrosque... 针对变压器发生早期绕组变形时暂态振动信号特征微弱的辨识难题,提出了一种基于时频图谱聚类分析的变压器暂态振动信号特征增强及绕组状态判别方法。即根据变压器遭受短路冲击时暂态振动信号的强时变特性,综合同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)与核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)获取了凸显其主要特征的时频图谱,然后运用K-means++聚类算法基于特征子集划分对时频图谱进行了特征增强,据此定义了时频主成分熵判别遭受短路冲击后的变压器绕组状态。对某220 kV变压器短路冲击试验下暂态振动信号的计算结果表明:该方法极大增强了变压器暂态振动信号的时频图谱特征,所定义的时频主成分熵能有效提升变压器的绕组变形检出率,当其增幅超过20%时,建议关注遭受短路冲击后的变压器绕组状态。 展开更多

关键词 变压器 振动信号 同步挤压s变换(ssst) 核熵成分分析(KECA) 时频主成分熵(TFPCE) 绕组状态

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滚动轴承冲击特征提取的同步挤压S变换方法 被引量：9

10

作者 潘高元 李舜酩 +1 位作者 安增辉 曾宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期433-440,共8页

为从滚动轴承故障信号中提取出冲击特征以便于进行轴承故障诊断,首次引入同步挤压S变换(SSST)的信号处理方法。以同步挤压小波变换(SST)和S变换(ST)方法为基础,推导出了同步挤压S变换的表达式。用余弦调频仿真信号和冲击仿真信号进行S... 为从滚动轴承故障信号中提取出冲击特征以便于进行轴承故障诊断,首次引入同步挤压S变换(SSST)的信号处理方法。以同步挤压小波变换(SST)和S变换(ST)方法为基础,推导出了同步挤压S变换的表达式。用余弦调频仿真信号和冲击仿真信号进行S变换、SST和SSST分析,结果表明,SSST变换在信号整个频带上具有良好的时频分辨率和时频聚集性,且性能优于S变换和SST。用一组实际的滚动球轴承故障振动信号进行分析,结果表明,SSST能够方便有效地提取出轴承故障的周期性冲击特征。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 同步挤压小波变换 同步挤压s变换 冲击特征

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基于改进多重同步挤压广义S变换的结构瞬时频率识别研究 被引量：4

11

作者 袁平平 程雪莉 +3 位作者 王航航 沈中祥 任伟新 张健 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期193-198,237,共7页

为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义... 为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义S变换(improved multi-synchrosqueezing generalized S-transform,IMSSGST);该算法的核心思想是将IGST的时频分布按一定的范围向时频脊线处进行多次同步挤压变换。数值模拟方面,采用两层剪切框架时变结构验证了该方法的准确性;试验方面,对七层钢筋混凝土(reinforced concrete,RC)剪力墙结构进行了瞬时频率识别,验证了该方法在实际工程中的实用性。数值模拟和试验结果表明该方法能有效改善时频分析的能量聚集性,提高瞬时频率的识别精度。 展开更多

关键词 瞬时频率 时频分析 同步挤压 改进多重同步挤压广义s变换(IMssGsT)

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基于同步挤压S变换和集成深层脊波自编码器的轴承故障诊断 被引量：8

12

作者 杜小磊 陈志刚 王衍学 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期59-68,共10页

针对传统滚动轴承故障诊断算法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于同步挤压S变换(SSST)和集成深层脊波自编码器(EDRAE)方法。该方法对轴承振动信号进行SSST变换得到时频图像,并将时频图像进行双向二维主成分分析压... 针对传统滚动轴承故障诊断算法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于同步挤压S变换(SSST)和集成深层脊波自编码器(EDRAE)方法。该方法对轴承振动信号进行SSST变换得到时频图像,并将时频图像进行双向二维主成分分析压缩;利用不同的脊波函数设计不同的脊波自编码器(RAE),并构造相应的深层脊波自编码器(DRAE)且引入"跨层"连接以缓解DRAE的梯度消失现象;将压缩时频图像输入各DRAE网络进行无监督预训练和有监督微调,并通过加权平均法输出识别结果。试验结果表明,基于SSST和EDRAE的轴承故障诊断方法能有效地对轴承进行多种工况和多种故障程度的识别,特征提取能力和识别能力均优于人工神经网络、深度信念网络和深度自编码器等模型。 展开更多

关键词 同步挤压s变换(ssst) 脊波自编码器(RAE) 滚动轴承 故障诊断

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基于同步挤压S变换和深度学习的轴承故障诊断 被引量：16

13

作者 杜小磊 陈志刚 +1 位作者 张楠 许旭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第5期90-93,97,共5页

针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curvelet convolutional neural network,DCCNN)的轴承故障诊断方... 针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curvelet convolutional neural network,DCCNN)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的轴承振动信号进行SSST变换,得到时频图像并进行灰度化和归一化操作;其次,在深度卷积神经网络基础上建立DCCNN,并引入类内距离和类间距离约束的能量函数;最后,将时频图像直接输入DCCNN进行自动特征提取和故障识别。轴承诊断实验结果表明,该方法能有效地对轴承进行多工况和多种故障程度的识别,特征提取能力和识别能力优于人工神经网络、深度信念网络、深度自编码器和标准卷积神经网络等方法。 展开更多

关键词 滚动轴承 同步挤压s变换 深度学习 曲线波 故障诊断

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混合噪声下基于Viterbi同步压缩S变换的FM信号分析 被引量：4

14

作者 朱明哲 肖瑞 +1 位作者 苏小凡 王广辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2913-2918,共6页

该文针对同步压缩S变换(SSST)在混合噪声下的失真问题,提出一种新型稳健性广义同步压缩S变换(GSST)。该方法首先改进Viterbi算法以提高S变换在混合噪声下的时频分析性能,在获取调频(FM)信号的相位轨迹信息后,利用同步压缩技术提高时频... 该文针对同步压缩S变换(SSST)在混合噪声下的失真问题,提出一种新型稳健性广义同步压缩S变换(GSST)。该方法首先改进Viterbi算法以提高S变换在混合噪声下的时频分析性能,在获取调频(FM)信号的相位轨迹信息后,利用同步压缩技术提高时频聚集性。仿真实验表明,在a-高斯混合噪声环境下,该方法能够在低信噪比下精确获取FM信号的时频信息,有效改善了传统同步压缩算法的稳健性和适用性。 展开更多

关键词 VITERBI算法 同步压缩变换 α-高斯混合噪声 变趋势窗s变换

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基于同步挤压S变换和DRN的压裂车故障诊断研究 被引量：2

15

作者 许旭 陈志刚 +2 位作者 杜小磊 张楠 钟新荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第12期1325-1330,共6页

针对压裂车在复杂工况高载荷环境下动力端振动信号故障特征难以准确提取和辨识的问题,结合深度残差网络(DRN)的优势,提出了一种基于同步挤压S变换(SSST)和深度残差网络的故障诊断方法。首先利用同步挤压S变换优越的时频分解特性,对2000... 针对压裂车在复杂工况高载荷环境下动力端振动信号故障特征难以准确提取和辨识的问题,结合深度残差网络(DRN)的优势,提出了一种基于同步挤压S变换(SSST)和深度残差网络的故障诊断方法。首先利用同步挤压S变换优越的时频分解特性,对2000型压裂车动力端采集的振动信号进行了分解和变换,得到了时频图像;然后对图像进行了灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小,将压缩后的时频图像作为DRN模型的输入;最后建立了基于SSST特征提取和DRN的分类识别模型,并进行了测试,实现了压裂车动力端的故障诊断。研究结果表明:该方法避免了复杂的人工特征提取过程,在强背景噪声下能够有效提高压裂车动力端故障状态识别的准确率。 展开更多

关键词 压裂车 故障诊断 同步挤压s变换 深度残差网络 深度学习

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基于同步压缩广义S变换的发动机故障诊断 被引量：6

16

作者 刘敏 陈健 +3 位作者 张岩 陈玉昆 范红波 张英堂 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期984-990,1038,共8页

为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中... 为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中的能量泄露、频谱涂抹、频带混叠和时频分辨率较低的问题,基于同步压缩算法与广义S变换提出了SSGST,对缸盖振动信号进行时频分析得到时频聚集性较高的二维时频图;然后,利用CSLBP提取缸盖振动信号时频图的纹理谱特征,并将其输入交叉验证寻优的核极限学习机对发动机进行故障诊断。实验结果表明,SSGST的能量聚集效果好,时频分辨率高,各频带分布较窄且不存在混叠,能够有效分离出非线性混合信号中的各频带分量;时频图的CSLBP纹理谱特征维数较低,且具有良好的类内聚集性和类间离散性;利用交叉验证寻优的KELM对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断,获得了较高的诊断速度和精度。 展开更多

关键词 发动机 时频分析 故障诊断 同步压缩广义s变换 中心对称局部二值模式

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