24脉波整流器外特性仿真及其在城市轨道交通中的应用

建立了24脉波整流器的电路模型,分析了其多区段外特性,并将其外特性曲线应用到城市轨道交通供电仿真软件中.仿真和试验表明,该仿真建模计算精确度高,工程实用性强.     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复

压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到的超完备字典取代正交基函数;然后根据图像的退化模型对感知矩阵加以约束;最后针对二维破损图像稀疏度未知问题,在重构阶段提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法(SA-ROMP)实现破损图像修复。本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本进行特征提取,具有更强的稀疏表示能力。重构阶段的SA-ROMP算法在迭代过程中利用logistic回归函数获取阈值,再通过阈值对残差与感知矩阵的相关系数进行判定,能够自适应选择原子候选集的个数。图像修复实验结果验证了本文算法的可行性,并且修复效果明显优于其他同类算法。     

基于稀疏分解的微弱信号检测方法

微弱信号的检测在通信、雷达、声纳等领域有着重要的意义,一直是信号处理的难点。本文将信号稀疏分解思想应用于信号检测,提出一种算法。算法中信号稀疏分解采用Matching Pursuit(MP)算法实现,原子采用正弦波模型,通过对正弦波模型伸缩和平移形成过完备原子库。由MP分解结果,可检测出淹没在强噪声环境中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的微弱正弦信号。所提出方法在-40 dB极低信噪比环境下可以同时检测多个正弦信号。计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

单相三电平整流器建模及MATLAB仿真实现

介绍了单相三电平PWM整流器系统的数学模型算法,分析了不同PWM控制模式下整流器的状态空间方程,在此基础上通过MATLAB/Simulink实现了数学模型和离线控制器的闭环仿真实验.仿真结果表明,模型算法能反应整流器系统主要电量的变化规律,满足实时变流控制装置的开发测试要求.     

基于DCT的轨道移频信号压缩与重构方法

针对基于DCT变换对以轨道电路为传输媒介的轨道移频信号（FSK信号）进行采样压缩与重构的方法进行研究。根据移频信号频带特点保留对应频带数据，对频域系数进行压缩采样，采用DCT算法压缩信号，解码端应用重采样与DCT反变换还原信号，应用ZFFT算法对重构的轨道移频信号进行频率检测。MATLAB仿真实验结果表明：该方法压缩效率高，更节省压缩计算与存储空间，频谱分辨率高，重构误差小。     

一种新型24脉波整流器的应用研究

为降低整流器成本,减少供电电网谐波,拟将一种新型三相、多脉波整流器应用到城市轨道交通供电系统中.该电路拓扑结构简单,采用一种低功率谐波注入电路以增强电路性能,并使电路具有24脉波特性;可实现网侧电流正弦化,谐波含量减少,整个谐波畸变率小于3%.通过仿真验证了该应用的可行性.     

非稀疏欠定盲分离及其在语音分离中的应用

本文提出一种基于马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)的贝叶斯非稀疏盲源分离算法。用广义高斯分布(GGD)来拟合源信号的分布,通过MCMC抽样得到GGD参数和隐变量的估计,并由此得到源信号的最小均方误差估计(MMSE),解决了GGD参数估计容易陷入局部极值点、鲁棒性差的问题。根据语音信号的局部平稳性,提出基于非稀疏度评判准则的盲分离算法,用MCMC方法分离非稀疏区的语音信号,进一步提高了语音信号分离精度。仿真实验证明,本文方法改善了非稀疏信号和语音信号的分离效果,而且具有更好的鲁棒性。     

基于核心原子库和FHT的图像MP稀疏分解快速算法

为提高图像稀疏分解的速度和重构质量,提出一种基于核心原子库的图像MP稀疏分解快速算法。该算法首先利用核心原子库替代图像MP稀疏分解过程中的过完备原子库,可有效提高原子库的形成速度,且为最佳原子的全局搜索提供了可能;然后将图像和核心原子库中原子转换为一维信号,利用一维FHT寻找与待分解图像匹配的最佳原子,从而提高图像与原子的匹配速度。该算法不仅能有效提高图像MP稀疏分解的速度,而且克服了遗传算法局部最优的局限性,实现原子匹配的全局最优,相同条件下其分解结果具有更好的重构质量。实验结果验证了算法的有效性。     

基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断

针对电力机车主变流器的故障,提出基于小波分析和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障诊断.MATLAB仿真结果表明,该方法能够准确地对故障进行诊断.