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基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波检测方法 被引量：17
1
作者 吴纯 王文波 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期630-635,共6页
非线性电力元件的广泛使用使电力系统的谐波和间谐波污染越来越严重。为准确计算谐波和间谐波的参数特征,以有效克服噪声影响,提出基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波的一种检测方法。首先对电力系统信号进行连续小波变换;然... 非线性电力元件的广泛使用使电力系统的谐波和间谐波污染越来越严重。为准确计算谐波和间谐波的参数特征,以有效克服噪声影响,提出基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波的一种检测方法。首先对电力系统信号进行连续小波变换;然后确定同步挤压阈值,对连续小波变换结果进行同步挤压,并利用同步挤压结果计算电力信号主频率;最后,设置提取频率区间,将电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(IMT),并结合Hilbert变换及最小二乘拟合,精确计算噪声背景下谐波和间谐波的幅值与频率。通过模拟信号和实测信号对所提方法有效性进行了分析,实验结果表明,与Prony和HHT方法相比,本文方法通过同步挤压有效抑制了噪声干扰,谐波和间谐波的检测精度有较好的提高。 展开更多
关键词 同步挤压小波变换 HILBERT变换 电力系统 谐波 间谐波
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考虑转速波动时的双馈风力发电机气隙静偏心故障下定子振动特性分析 被引量：2
2
作者 王萱 万书亭 +2 位作者 张伯麟 张雄 绳晓玲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期448-457,共10页
提出并研究考虑转速波动的气隙静偏心故障特征分析,首先对故障特性进行理论分析,使用磁密-电磁力密度法推导得到考虑转速波动前后的气隙周向磁密、磁密随时间变化以及电磁力密度的解析表达,并分析其变化特性。然后,使用Matlab/Simulink-... 提出并研究考虑转速波动的气隙静偏心故障特征分析,首先对故障特性进行理论分析,使用磁密-电磁力密度法推导得到考虑转速波动前后的气隙周向磁密、磁密随时间变化以及电磁力密度的解析表达,并分析其变化特性。然后,使用Matlab/Simulink-Simplorer-Maxwell 2D建立包括气隙静偏心和发电机组控制模块的双馈风力发电机组模型及转速波动模型。最后,在可模拟双馈风力发电机转速波动和气隙静偏心的实验平台进行实验验证,获得考虑转速波动前后的定子铁芯振动信号,使用基于短时傅里叶变换的同步压缩变换获取振动信号的时频特征。结果表明,考虑转速波动之后,气隙静偏心将导致磁密中存在3k(k=1,2,3,…)倍机械转频,电磁力密度和振动信号中存在2f±3kf_(w)(f_(w)为叶轮转频)的频率,通过同步压缩变换可提取到频率分量2f±3kf_(w)t,其中2f±3kf_(w)t是转速波动引起的。 展开更多
关键词 风电机组 风速 故障诊断 气隙静偏心 定子振动特性 同步压缩变换
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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
3
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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电机电流瞬时频率极坐标视图及其在RV齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：2
4
作者 徐凯 伍星 +1 位作者 王东晓 柳小勤 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1326-1334,共9页
电机电流监测系统凭借非侵入式、成本低的优势受到了广泛关注,但常用的电流频谱分析容易受到固有谐波以及安装误差的影响,并且高幅值基频会弱化故障特征。为了揭示齿轮故障导致的啮合刚度降低对电机电流频率调制的影响规律,建立了包含... 电机电流监测系统凭借非侵入式、成本低的优势受到了广泛关注,但常用的电流频谱分析容易受到固有谐波以及安装误差的影响,并且高幅值基频会弱化故障特征。为了揭示齿轮故障导致的啮合刚度降低对电机电流频率调制的影响规律,建立了包含故障齿轮啮合刚度的电机电流模型,并推导了瞬时频率表达式。针对传统时频分析方法瞬时频率估计精度低的缺点,提出了基于高阶同步压缩变换(HSST)的瞬时频率极坐标视图方法,用来提取齿轮故障特征。该方法通过检测与故障齿啮合周期同步的频率调制特征来直观地展示齿轮箱故障,避免了固有谐波和基频的干扰,具有齿轮故障特征的唯一性。通过对RV齿轮箱实验台的电机电流信号分析,验证了所提出电机电流模型与故障特征分布规律的准确性,以及基于HSST的瞬时频率极坐标视图的齿轮箱故障诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 RV齿轮箱 电机电流分析 高阶同步压缩变换 啮合刚度 瞬时频率极坐标视图
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基于双向门控循环单元网络的心音分段 被引量：2
5
作者 卢官明 许梦悦 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-66,共9页
为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing... 为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform,SST)技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征;然后,将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi‑GRU网络,利用Bi‑GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系,提取心音信号的上下文时频特征;最后,使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音(S1)、第二心音(S2)、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明,提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.9538,S2状态的平均F1得分为0.9450,优于基线心音分段算法LR‑HSMM的性能指标,验证了该算法能有效地对心音信号进行分段,为心音信号的特征提取与分析提供了基础。 展开更多
关键词 心音分段 短时傅里叶变换 同步挤压变换 双向门控循环单元
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基于无意调相边带信息的雷达辐射源个体识别
6
作者 黄湘松 王振 +1 位作者 潘大鹏 赵一洋 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1762-1771,共10页
无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一... 无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一种基于无意调相边带信息与深度学习相结合的个体识别方法。通过深入挖掘无意调相特性中的边带信息,增强不同辐射源个体间的差异性,并引入双路循环膨胀卷积网络增加神经网络感受野。实验实测数据显示,该方法在信噪比为5 dB的条件下,仍能对10台同型号的辐射源实现87.58%的平均识别准确率,对比1维残差网络,识别精度提高了21.41%。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 无意调相 边带信息 循环膨胀卷积网络 同步压缩小波变换
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基于WOA-VMD算法的地铁钢轨波磨识别 被引量：2
7
作者 唐虎 李霞 +1 位作者 王安阳 王安斌 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期209-215,共7页
针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解... 针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚系数α进行参数寻优,然后根据VMD将轴箱振动加速度信号分解为一组本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF);引入IMF振动能量比进行筛选,并计算剩下分量的能量值,通过设定阈值判断是否存在钢轨波磨,最后对超出阈值的分量进行同步压缩小波时频分析,根据其中心频率确定钢轨波磨的波长。通过仿真实验和工程实例验证了该方法的有效性,结果表明:该方法能够通过轴箱振动加速度识别钢轨波磨,并确定钢轨波磨的波长信息,有助于地铁轨道的维修和养护。 展开更多
关键词 故障诊断 钢轨波磨 变分模态分解 鲸鱼优化算法 样本熵 同步压缩小波变换
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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型
8
作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页
在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多
关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型
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长距离非对称干涉型振动传感高精度定位方法研究(特邀)
9
作者 胡鑫鑫 刘琨 +6 位作者 井建迎 薛康 陈超翔 杜紫雯 李贵贤 江俊峰 刘铁根 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第4期304-314,共11页
基于分布式光纤传感技术的振动监测在当前线性工程领域有着广阔的应用前景。非对称双Mach-Zehnder干涉型分布式光纤传感(Asymmetric Dual Mach-Zehnder Interferometer,ADMZI)有效延长了振动传感距离,然而系统固有的非对称性导致直接使... 基于分布式光纤传感技术的振动监测在当前线性工程领域有着广阔的应用前景。非对称双Mach-Zehnder干涉型分布式光纤传感(Asymmetric Dual Mach-Zehnder Interferometer,ADMZI)有效延长了振动传感距离,然而系统固有的非对称性导致直接使用互相关算法定位失效。通过提取干涉信号的相位变化特征可消除传感系统的非对称性。文中提出了一种基于同步压缩小波变换(Wavelet-based Synchrosqueezing Transform,WSST)的高精度定位方法。首先,在功率谱分析获得干涉信号20 dB带宽的基础上,基于WSST对两路干涉信号进行时频分析,自适应提取有效的相位变化特征,消除传感系统的不对称性。与连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)相比,WSS T的时频分辨率更高,抗噪性更强,从而有利于提高定位精度。然后,基于相位变化特征进行互相关运算,获取干涉信号之间的时延并根据ADMZ I传感原理解调出振动位置。为了验证所提方案的可行性,对传感系统进行了一系列现场测试。实验结果表明,该方案可在128 km长传感光纤上对振动信号进行精确定位,定位精度约为35.43 m。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 非对称干涉仪 振动传感 同步压缩小波变换
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基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构
10
作者 窦文 殷红 彭珍瑞 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期32-38,51,共8页
针对基于经验模态分解的结构响应重构方法需设置较多带通滤波器参数,且对噪声鲁棒性低的问题,提出一种基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构方法。首先根据瑞利熵自适应选择改进多重同步挤压变换的窗口长度和迭代次数,使用最... 针对基于经验模态分解的结构响应重构方法需设置较多带通滤波器参数,且对噪声鲁棒性低的问题,提出一种基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构方法。首先根据瑞利熵自适应选择改进多重同步挤压变换的窗口长度和迭代次数,使用最优窗口长度和迭代次数进行时频分析,其次引入Crazy Climber算法提高脊线提取的准确度,通过脊线重建振动响应的各个分量信号。最后使用模态转换矩阵计算未知响应处的响应分量,并根据模态叠加法进行结构响应重构。通过对悬臂梁的数值算例和简支梁的试验验证,以验证方法的有效性。结果表明:所提方法重构的响应时程曲线与真实响应时程曲线吻合良好,与传统基于经验模态分解的结构响应重构方法相比,无须预设参数,且具有较强的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 振动与波 自适应改进多重同步挤压变换 Crazy Climber算法 模态转换矩阵 模态叠加法 响应重构
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基于ICEEMDAN-SST的定点形变信号去噪:以宜昌地震台为例
11
作者 冷崇标 张辉 +1 位作者 康波 霍玉龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10579-10585,共7页
定点形变仪器观测精度高,易受仪器工作状态以及外部环境变化影响而产生噪声,这些噪声的存在不利于地震信息的提取。为了消除定点形变信号中的噪声,提出了一种结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empi... 定点形变仪器观测精度高,易受仪器工作状态以及外部环境变化影响而产生噪声,这些噪声的存在不利于地震信息的提取。为了消除定点形变信号中的噪声,提出了一种结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)和同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)的去噪模型。该模型通过对含噪声的信号进行ICEEMDAN分解获得若干固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;然后计算各分量的样本熵(sample entropy,SE),并结合方差贡献率、相关系数,划分出有效分量、含噪声分量;最后,利用SST对含噪声分量进行去噪,并与有效分量重构,获得去噪后的纯净信号。通过仿真实验以及宜昌地震台不同类型实测信号分析表明,ICEEMDAN-SST模型能有效地区分含噪声分量、有效分量,去噪后的信号还原度较高,固体潮形态清晰,去噪效果优于S-G(Savitzky-Golay)滤波、卡尔曼滤波、小波去噪等传统方法,适用于多种定点形变仪器的不同类型噪声的压制。ICEEMDAN-SST模型的提出对于定点形变仪器地震信息的提取有着重要意义,有助于这类观测仪器在地震分析预报中发挥更大的作用。 展开更多
关键词 样本熵 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解 同步压缩变换 定点形变 去噪
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基于时-频域深度学习的水力压裂微震监测信号消噪方法
12
作者 赵欣新 林俊武 +1 位作者 黄忠来 秦亮 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第12期104-114,共11页
地面微震监测因施工简便、成本低而广泛应用,但其信号易受噪声干扰。本文提出一种基于时-频(time frequency,TF)域深度学习的方法,通过同步挤压变换构建U-Net训练集,结合迁移学习策略消除低信噪比数据中的噪声。实际监测数据所包含的有... 地面微震监测因施工简便、成本低而广泛应用,但其信号易受噪声干扰。本文提出一种基于时-频(time frequency,TF)域深度学习的方法,通过同步挤压变换构建U-Net训练集,结合迁移学习策略消除低信噪比数据中的噪声。实际监测数据所包含的有效微震信号数量有限,难以被用来构建足够大的标签训练集。本文采用先使用模拟数据集进行训练,再使用实际数据进行迁移学习的策略。首先,对无噪的模拟微震信号和加入真实噪声的模拟微震信号分别进行同步挤压变换,获取它们的高分辨率时-频谱,并用其构建U-Net网络的时-频域训练集。网络训练完成后,再使用实际微震监测信号所构成的小规模训练集对网络进行迁移学习,并得到最终的消噪网络。使用多道微震监测数据的高分辨率时-频谱构建训练集,可以更好地利用监测数据道与道之间有效微震信号的相关性,使得网络训练获得更好的效果。模拟和实际数据的消噪实验结果表明,本文提出的消噪网络可以明显地压制微震监测资料中的相干噪声和随机噪声,极大地改善资料的信噪比。 展开更多
关键词 微震监测 深度学习 U-Net神经网络 同步挤压变换 迁移学习
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基于局部最大同步挤压样条Chirplet变换的结构瞬时频率识别
13
作者 袁平平 赵周杰 +1 位作者 苏慧琳 任伟新 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期171-177,共7页
在Chirplet变换的基础上,结合局部最大同步挤压和样条核函数,提出一种新颖的结构瞬时频率识别方法,即局部最大同步挤压样条Chirplet变换(Local Maximum Synchrosqueezing Spline Chirplet Transform,LMSSSCT)。通过单自由度Duffing非线... 在Chirplet变换的基础上,结合局部最大同步挤压和样条核函数,提出一种新颖的结构瞬时频率识别方法,即局部最大同步挤压样条Chirplet变换(Local Maximum Synchrosqueezing Spline Chirplet Transform,LMSSSCT)。通过单自由度Duffing非线性系统和两层时变刚度剪切框架结构的数值算例及非线性支撑梁结构试验对所提方法进行验证。研究结果表明:LMSSSCT能有效识别非线性结构和时变结构的瞬时频率,具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 振动与波 瞬时频率 局部最大 同步挤压 样条Chirplet变换 非线性结构
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基于LOMS-STFRFT高精度识别时变结构非平稳响应信号的瞬时频率
14
作者 刘景良 戴逸宸 +1 位作者 郑文婷 廖飞宇 《振动工程学报》 北大核心 2025年第4期750-760,共11页
为提高时变结构非平稳响应信号的瞬时频率识别精度,提出一种局部优化多重同步挤压⁃短时分数阶傅里叶变换(locally optimized multi⁃synchrosqueezing⁃short time fractional Fourier transform,LOMS⁃STFRFT)。该算法对短时分数阶傅里叶... 为提高时变结构非平稳响应信号的瞬时频率识别精度,提出一种局部优化多重同步挤压⁃短时分数阶傅里叶变换(locally optimized multi⁃synchrosqueezing⁃short time fractional Fourier transform,LOMS⁃STFRFT)。该算法对短时分数阶傅里叶变换(short time fractional Fourier transform,STFRFT)进行局部旋转参数的优化选取,通过STFRFT得到时频分布投影在分数域上的时频系数矩阵;对时频系数矩阵进行瞬时频率估计和多次迭代;采用多重同步挤压算子对时频系数矩阵进行重排并通过局部模极大值法提取瞬时频率曲线。通过一个多分量信号数值算例和一个线性时变拉索试验验证了所提方法的精确性。研究结果表明:相比传统的多重同步挤压算法,LOMS⁃STFRFT针对时变结构非平稳信号的瞬时频率识别效果更佳。 展开更多
关键词 时变结构 局部优化 短时分数阶傅里叶变换 多重同步挤压变换 瞬时频率
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基于SST的间谐波检测方法 被引量：24
15
作者 喻敏 王斌 +2 位作者 王文波 陈绪轩 徐万万 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2944-2951,共8页
针对间谐波容易被噪声淹没、幅值小等难以提取的问题,首次提出一种基于同步挤压小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SST)的间谐波检测方法。利用SST将含有间谐波的电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(intrinsic mode type ... 针对间谐波容易被噪声淹没、幅值小等难以提取的问题,首次提出一种基于同步挤压小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SST)的间谐波检测方法。利用SST将含有间谐波的电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(intrinsic mode type functions,IMTs),进而提取出间谐波信号。然后对每个IMTs进行希尔伯特变换,从而获得其瞬时幅值和频率。由于SST准确的模态分离能力,间谐波的瞬时频率和幅值实现了较高精度的获取,与传统的希尔伯特黄变换和小波方法相比,该方法对于频率接近的间谐波的分离能力更强,且对噪声有更强的鲁棒性。仿真和实测数据验证了该方法的有效性,表明其是检测间谐波的有效新方法。 展开更多
关键词 同步挤压小波变换 小波变换 希尔伯特–黄变换 噪声 间谐波检测
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同步挤压小波变换在电力系统低频振荡模态参数提取中的应用 被引量：29
16
作者 喻敏 王斌 +2 位作者 陈绪轩 王文波 金吉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期14-20,共7页
针对电力系统低频振荡的非平稳、非线性特性,将一种新的时频分析方法——同步挤压小波变换(SWT),应用于低频振荡分析。该方法克服了大多数分析方法抗噪性差的缺点,结合了经验模态分解(EMD)和小波的优点,具有EMD的自适应性,同时提高了抗... 针对电力系统低频振荡的非平稳、非线性特性,将一种新的时频分析方法——同步挤压小波变换(SWT),应用于低频振荡分析。该方法克服了大多数分析方法抗噪性差的缺点,结合了经验模态分解(EMD)和小波的优点,具有EMD的自适应性,同时提高了抗模态混叠能力。利用该算法可实现具有多分量的低频振荡模式分离,得到其瞬时幅值和频率,并计算阻尼比。仿真和实测信号的计算结果证明了SWT的有效性,优于传统的HHT方法。 展开更多
关键词 同步挤压小波变换 低频振荡 希尔伯特-黄变换 瞬时参数
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基于同步挤压小波变换的电力系统时变谐波检测 被引量：24
17
作者 喻敏 王斌 +2 位作者 王文波 张良力 程用志 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第A01期50-57,共8页
针对噪声影响下时变谐波检测问题,提出基于同步挤压小波变换(SWT)的检测方法。首先利用SWT算法将混有噪声的时变谐波信号分解为不同的内蕴模态函数分量(IMTs),进而提取出所含谐波分量,然后对每个谐波分量进行Hilbert变换,得到每个本征... 针对噪声影响下时变谐波检测问题,提出基于同步挤压小波变换(SWT)的检测方法。首先利用SWT算法将混有噪声的时变谐波信号分解为不同的内蕴模态函数分量(IMTs),进而提取出所含谐波分量,然后对每个谐波分量进行Hilbert变换,得到每个本征函数的瞬时频率和幅值及谐波扰动的起止时刻。基于SWT准确的模态分离能力,实现了各谐波的瞬时频率、瞬时幅值和谐波扰动的起止时刻等参数较高精度的获取。与传统的希尔伯特-黄(HHT)方法相比,该方法对于谐波的分离能力更强,对噪声有更强的鲁棒性。仿真及实际数据表明,所提方法在噪声环境下依然能精确提取各个模态,验证了该方法在时变谐波检测分析中的有效性。 展开更多
关键词 同步挤压小波变换 时变谐波 希尔伯特-黄变换 噪声 谐波检测
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基于同步挤压小波变换的结构瞬时频率识别 被引量：44
18
作者 刘景良 任伟新 +1 位作者 王佐才 胡异丁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第18期37-42,48,共7页
对结构响应信号采用连续可逆的时频变换工具-同步挤压小波变换,能提高时频曲线频率精度,有效地识别出结构的瞬时频率。用Duffing弱非线性系统及两层剪切型建筑模型验证该方法的正确性。设计时变拉索试验,分别对索施加线性与正弦变化拉力... 对结构响应信号采用连续可逆的时频变换工具-同步挤压小波变换,能提高时频曲线频率精度,有效地识别出结构的瞬时频率。用Duffing弱非线性系统及两层剪切型建筑模型验证该方法的正确性。设计时变拉索试验,分别对索施加线性与正弦变化拉力,测出结构的加速度响应,用同步挤压复Morlet小波变换算法进行索的瞬时频率识别。数值模拟及试验表明,同步挤压小波变换能有效识别时变结构及非线性结构的瞬时频率,该方法具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 同步挤压小波变换 瞬时频率 时变信号 小波母函数 时频分析
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压缩小波变换地震谱分解方法应用研究 被引量：24
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作者 尚帅 韩立国 +1 位作者 胡玮 张亚红 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期51-55,82,共6页
小波变换作为一种具有多分辨率特征的时频分析方法得到了广泛应用,但受不确定性原理影响,其时频分辨率有限。压缩小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SWT)通过对小波变换的复系数谱在尺度方向进行压缩重排,提高了小波变换的... 小波变换作为一种具有多分辨率特征的时频分析方法得到了广泛应用,但受不确定性原理影响,其时频分辨率有限。压缩小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SWT)通过对小波变换的复系数谱在尺度方向进行压缩重排,提高了小波变换的分辨率,同时保持了其完整的数学可逆性。合成信号和实际单道记录测试结果表明,压缩小波变换能够更准确地刻画信号的时频特征;实际地震资料时频分析应用试验中,基于压缩小波变换谱分解方法的目标储层油气检测结果与钻井结果吻合,对储层位置的刻画更加准确,低频异常的现象更加明显,能显著降低储层流体检测的多解性。 展开更多
关键词 谱分解 压缩小波变换 时频分辨率 油气检测 低频异常
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一种用于地震信号分析的二阶挤压小波变换算法 被引量：8
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作者 江莉 尚文擎 +2 位作者 周军妮 卫铭斐 王燕妮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3710-3717,共8页
地震信号分析在地质岩性、储层、流体、沉积相带的检测,以及地层界面识别与储层分析、地震资料处理和解释等方面具有重要研究意义。针对现有时频分析算法在处理地震信号时,存在时频分辨率低、能量聚集性差等问题,该文以Ricker子波为数... 地震信号分析在地质岩性、储层、流体、沉积相带的检测,以及地层界面识别与储层分析、地震资料处理和解释等方面具有重要研究意义。针对现有时频分析算法在处理地震信号时,存在时频分辨率低、能量聚集性差等问题,该文以Ricker子波为数学模型,提出了一种新的2阶挤压小波变换算法(SWT2)。考虑到传统时频同步压缩变换中的瞬时频率估计对地震信号失效,利用改进的母小波对地震信号进行匹配,进而通过谱峰对齐对参考频率进行修正,从而提升时频能量聚集性和时频分辨率。仿真实验结果表明,提出的2阶挤压小波变换算法可以极大地提升地震信号的时频聚集性,精确地反映信号的时延和主频,对地层结构的刻画更加精确。 展开更多
关键词 信号处理 地震信号 同步压缩变换 谱分解
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