基于局域波和混沌的微弱故障信号检测方法

为了利用微弱信号准确诊断转子系统早期故障,提出了一种基于局域波法和混沌振子相结合的信号检测方法。利用局域波法将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离。将局域波分量输入混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比的微弱信号识别。故障诊断结果表明:所提出的检测方法是可行的,能准确诊断转子系统早期不对中故障。     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于小波变换的高速列车表面脉动压力提取

高速列车表面压力测试过程中,为了克服微型压阻式气压传感器测试的脉动压力信噪比低的缺点,有效提取出脉动压力,建立了传感器输出模型;利用相关系数法确定分解层数,根据3原则计算分层阈值,提出一种小波变换阈值去噪方法.用该方法对CRH(China railway high-speed)某型动车组静态测试信号进行去噪处理;并进行200 km/h动车组表面压力测试信号脉动压力的提取,建立了脉动压力功率谱模型.研究结果表明:该方法能有效提取出列车表面脉动压力,测点处脉动压力的幅值在20 Pa范围内时刻波动,频率主要集中在0~200 Hz;建立的脉动压力功率谱模型为列车减振和降噪提供理论指导.      

基于超声技术轮轨接触状态监测的数值模拟

为了实时监测列车行车状态,保障其安全运行,提出利用超声技术监测轮轨接触状态的方法.引入W-M分形函数对粗糙的轮轨表面进行数学描述,运用多物理场耦合软件构建了超声技术监测轮轨接触状态的有限元模型.利用该模型,用本文提出的方法对界面粗糙度、介质层种类及厚度等因素进行了模拟,获得了相应条件下轮轨接触界面的反射声压.算例仿真结果表明:通过监测轮轨接触界面超声反射波的声压变化来判定轮轨接触状态的方法是有效可行的;当超声波频率为14 MHz时,轮轨表面粗糙度的区分度最好;当超声频率大于14 MHz时,对第三介质层厚度有较好的区分度;当超声波频率恒定且第三介质层厚度足够大时,超声反射声压级趋于恒定值102 dB.      

高速列车透射噪声与结构噪声的分离

高速列车噪声是影响车内旅客舒适度和铁路沿线居民生活质量的重要因素,如何有效的降低噪声是高速列车设计者们所关心的问题之一.研究表明,高速列车的车内噪声由透射噪声与结构噪声组成,如何有效的从车内噪声中分离出这两种噪声成分将为列车的减振降噪设计提供一定的指导作用.本文以高速列车实车噪声数据为研究对象,首先运用多种数字信号处理的方法对高速列车噪声数据进行了分析,总结了高速列车噪声的主要特点;然后通过对列车静止时和运行时的噪声透射情形分别进行建模和分析,指出可以利用车体的频响特性作为反映车体隔声性能的声学参数,并提出了一种计算频响特性的简便算法;最后,利用该算法从实车噪声数据中计算出了车体的频响特性,并在此基础上实现了透射噪声与结构噪声的分离.     

一种基于EMD的共振解调改进方法

针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量（IMF）,并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。     

基于面元法及模型试验的船舶螺旋桨噪声预报方法

对某船螺旋桨噪声进行了预报.高频噪声预报采用模型试验方法进行.在国家重点试验室大型循环水槽中完成了桨模高频噪声的测量,测试结果经量纲一的量方法换算至实船.采用面元法计算非定常力,通过力与声级的关系换算出低频离散谱噪声.求解出螺旋桨随机连续性力.然后换算出低频连续谱噪声.从预报结果总结出螺旋桨噪声随频率的变化规律以及速度对噪声的影响.     

Research on Morlet Wavelet Based Lamb Wave Spatial Sampling Signal Optimization Method

In recent years, Lamb wave and piezoelectric transducers (PZTs) array based wavenumber filtering technique for damage estimation has been gradually studied. Compared with the time domain and frequency domain analysis of the Lamb wave signals, the wavenumber domain analysis is an effective approach to distinguish wave propagating direction and wave modes. However, the spatial resolution sampled by the PZTs is lower than that sampled by scanning laser Doppler vibrometer. As for the diameter of the PZT, it cannot be very small. In this paper, a new Lamb wave spatial sampling signal optimization method based on Morlet wavelet is proposed. Firstly, the frequency band parameter of the Morlet mother wavelet function is calculated by the Lamb wave excitation signal. Then, the sum of squared errors between the Lamb wave spatial sampling signal and the Morlet wavelet function fitting waveform at each scale factor and time factor is calculated. Finally, the scale factor and time factor corresponding to the least sum of squared errors can be judged to be the best match scale factor and time factor respectively, and the Morlet wavelet function fitting waveform in that scale factor and time factor can be seen as the optimized Lamb wave spatial sampling signal. The validation experiment performed on a glass fiber epoxy composite plate shows that the proposed method can improve the spatial resolution and length of the Lamb wave spatial sampling signal, and the sum of squared errors of this method is no more than 0.2.     

基于改进局部递归率的脉动风速非平稳度分析方法

为了克服递归趋势(recurrence trend, RT)指标对不同信号非平稳度估计存在误判的缺陷,分别采用互信息法和伪临近法确定了递归量化分析的最佳延迟时间和最小嵌入维数,然后在递归量化分析基础上,提出了归一化局部递归率标准差(standard deviation of normalized local recurrence rate, SDNLRR)作为信号非平稳度量化指标.利用该指标,通过递归量化分析方法分析了白噪声信号、正弦信号、调幅信号、线性调频信号4个基本信号和2个实测台风场脉动风速信号的非平稳特性,并与传统的递归趋势指标分析结果进行了对比.研究结果表明:利用SDNLRR指标对6个信号的非平稳度的量化比较准确率达100%,比RT指标的准确率提高了33.33%,消除了RT指标对正弦信号和平稳脉动风速信号的错误估计.      

多孔沥青混合料的声学性能评价

多孔沥青混合料的吸声性能对降低轮胎/路面噪声有重要影响,为此采用驻波管按1/3倍频对多孔沥青混合料(PAC)、沥青玛蹄脂碎石(SMA-13)和密级配沥青混合料(AC-13)的吸声频谱进行了测试,研究分析了级配类型、空隙率、试件厚度及表面纹理构造对混合料吸声性能的影响.?试验结果表明:PAC混合料的空隙率较大,其吸声频谱...     

SPEECH ENHANCEMENT BASED ON DYNAMIC NOISE ESTIMATION WITHIN AUTO-CORRELATION DOMAIN

IntroductionTo improve the robustness of recognition sys-tems in real environment,many theories and ap-proaches have been brought forward to suppressthe environmental noise ( background noise,chan-nel distortion,etc) ,and they can be divided intothree types according to their thoughts:speech en-hancement,robust feature vector and model com-position. The approach of speech enhancementconsiders extracting clean speech signal fromspeech signal corrupted by noise,typically as SSmethod[1] ( to supp…     

基于收敛趋势变分模式分解的齿轮箱故障诊断方法

从中心频率的角度出发,深入分析变分模式分解算法中不同初始中心频率的分解特性;利用分解特性对变分模式分解中使用的初始中心频率进行合理更新,在没有先验知识的情况下自适应分解信号的整个分析频带;根据峭度准则,从分解的子信号中选取包含故障信息最丰富的故障分量;对选出的最佳故障分量进行平衡参数优化和稀疏编码收缩处理,并进行包络分...     

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计

为解决数学形态滤波器结构元素参数优化问题,提出了一种基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计方法.根据数学形态结构元素参数特点初始化量子遗传种群,通过量子交叉、变异、基于膨胀系数的量子旋转门实现种群的演化进程,进而得到数学形态滤波器的最佳参数.结合仿真实验,研究了不同比例随机噪声、工频干扰噪声下的优化算法性能.仿真结果表明:优化后的数学形态滤波器性能得到较大改善,含随机噪声信号的信噪比由-0.98 dB提高到5.23 dB,含混合噪声信号的信噪比由-3.05 dB提高到0.41 dB,有效滤除了随机噪声、混入工频干扰的混合噪声.      

ENDPOINT DETECTOR OF NOISY SPEECH SIGNAL USING A RECURRENT NEURAL NETWORK

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＥｎｄｐｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｍａｎｙａｒｅａｓｏｆｓｐｅｅｃｈｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,ｓｕｃｈａｓｓｐｅｅｃｈｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ,ｓｐｅｅｃｈｒ...     

高速公路隧道内噪音特性研究

通过现场声级测量,掌握了高速公路隧道的噪音声级水平;利用计算机多媒体技术对隧道内的噪音进行了频谱分析和波形识别。研究结果表明,铺有混凝土路面的隧道噪音波形为矩形波,而铺有沥青路面的隧道噪音波形为正弦波,两种路面的噪音频率分布在频谱图上的区别明显。研究结果对提高隧道内的行车安全性和舒适性很有意义。     

基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）是传统经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景. 首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论. 研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现; 一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断; 损伤识别效果受测点位置影响很小; 该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性.      

无衍射光三角测量信号的小波去噪处理

提出将小波分析法用于无衍射光三角测量系统的信号去噪处理,以提高系统的测量精度及速度,使系统的优良特性能育分实现。描述了应用小波分析法的理论依据,给出了仿真及实验结果,并与主成分分析法的去噪效果进行了比较。     

噪声符合高斯分布的曲面图像分割

针对噪声符合高斯分布的曲面图像分割问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上噪声符合高斯分布的图像分割模型。为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线。该模型采用N个水平集函数划分2^N个区域的区域竞争策略。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型对曲面上噪声符合高斯分布的图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征。     

雾天微弱激光回波信号增强与处理研究

研究了雾天多脉冲信号累积增强原理和方法,并利用多脉冲累积增强原理对激光回波信号进行处理。为了提取微弱激光回波信号的特征,研究了匹配滤波处理算法,并分别就原始回波信号和多脉冲累积增强信号进行了匹配滤波处理,大大提高了信号的信噪比。实验结果表明：4个独立激光回波信号进行累积处理的结果使得回波信号的信噪比增强了2倍;多脉冲累积可以有效地提高回波信号的信噪比,而匹配滤波在提高信号信噪比的同时抑制了噪声。