基于小波解调-1(1/2)维谱的舰船辐射噪声调制特征提取

舰船辐射噪声的调制谱中含有大量舰船固有特征量,可用于估算舰船的航速以及进行目标分类与识别。本文提出一种基于小波解调与1(1/2)维谱的联合分析方法,利用Morlet小波的带通滤波能力以及其实部与虚部正交特性提供的信号解调功能,得到信号的尺度包络谱图,选取其中含有调制信息的小波分量,通过1(1/2)谱分析可以得到舰船轴频的基频及谐波信息。实验数据结果表明,该联合方法可以有效的提取舰船辐射噪声中的调制特征信息,具有广阔的应用前景。     

1(1/2)维谱在舰船辐射噪声线谱提取中的应用

舰船辐射噪声的线谱成分包含有大量的舰船特征信息,是被动声呐识别目标和估计目标速度的依据。本文对1(1/2)维谱的抑制高斯噪声、增强信号基频分量和剔除非耦合相位的谐波分量等特性进行仿真,通过对2种船型的舰船辐射噪声实测数据进行处理,得出结论,1(1/2)维谱对线谱基频具有增强作用,并且能够有效地抑制高斯背景噪声,相比于传统的功率谱方法,1(1/2)维谱更有利于舰船辐射噪声线谱的提取。     

一种基于3/2维谱的水中目标调制信息提取方法

利用目标辐射噪声的调制信息可以实现对目标的高方位分辨。为了能够准确获取目标调制谱特征,提出了一种基于小波变换和多分辨率分析理论的辐射噪声调制信息提取方法。首先提取水下目标辐射噪声的调制包络信息,之后对动态调制包络进行3/2维谱分析,从而得到辐射噪声的谐波信息。最后对实测噪声数据进行了仿真研究,结果表明,该方法可以有效提取噪声中动态调制信息。     

一种基于3/2维谱的水中目标调制信息提取方法

利用目标辐射噪声的调制信息可以实现对目标的高方位分辨。为了能够准确获取目标调制谱特征,提出了一种基于小波变换和多分辨率分析理论的辐射噪声调制信息提取方法。首先提取水下目标辐射噪声的调制包络信息,之后对动态调制包络进行3/2维谱分析,从而得到辐射噪声的谐波信息。最后对实测噪声数据进行了仿真研究,结果表明,该方法可以有效提取噪声中动态调制信息。     

基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法

针对舰船辐射噪声特征存在非线性、非平稳的时变特点,导致特征识别难度较高的问题,本文提出一种基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法。利用Dopplerlet变换方法,选取高斯函数作为基函数,变换舰船辐射声场信号。利用VMD算法获取搜寻约束变分模型的最优解,将完成变换的舰船辐射信号,分解为多个IMF分量,提取舰船辐射噪声特征。利用所提取的舰船辐射噪声特征构建特征样本集,通过贝叶斯网络计算样本集内各样本的状态概率,识别舰船辐射噪声特征。结果表明,该方法有效识别水面舰船、水下低速运动舰船等不同类型舰船的辐射噪声,适用于舰船目标识别应用中。     

基于EMD和2（1/2）维谱的直升机声信号特征提取

利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量（Instrinsic Mode Function,IMF）。计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E。计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量。采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别。仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果。     

基于经验模态分解的大型轮船锚机齿轮箱故障诊断

经验模态分解法(EMD)是一种针对信号变化的自适应处理方法。针对某大型轮船锚机齿轮箱,首先通过测量不同转速和位置的振动信号预估故障源;其次对采集出的原始故障信号进行处理,提取故障特征,即通过EMD将原始信号分解为若干个IMF分量,不同的IMF分量包含不同频段所对应的能量,然后再对IMF分量进行包络分析和谱分析,最终便可确定故障源,并对其进行修复。通过测试比较,验证了EMD理论方法的正确性和有效性。     

水声目标辐射噪声谐波特征提取算法

水下目标辐射噪声中的谐波分量包含了反映目标自身本质特性的信息,能否有效提取目标谐波特征关系到目标识别的效果.论文基于目标辐射噪声的一般数理模型,利用最大似然估计和卡尔曼滤波理论,提出一种水下目标辐射噪声谐波特征的提取与分析算法,估计得到了谐波的瞬时基频;然后利用卡尔曼滤波器跟踪瞬时基频的时变特性,实现对基频的精确跟踪和估计;并提取各阶谐波的振幅,得到目标的谐波特征;最后结合仿真信号与实测数据进行对比,验证了谐波特征提取算法估计基频和提取谐波信息的可行性.     

水声目标辐射噪声谐波特征提取算法

水下目标辐射噪声中的谐波分量包含了反映目标自身本质特性的信息,能否有效提取目标谐波特征关系到目标识别的效果。论文基于目标辐射噪声的一般数理模型,利用最大似然估计和卡尔曼滤波理论,提出一种水下目标辐射噪声谐波特征的提取与分析算法,估计得到了谐波的瞬时基频;然后利用卡尔曼滤波器跟踪瞬时基频的时变特性,实现对基频的精确跟踪和估计;并提取各阶谐波的振幅,得到目标的谐波特征;最后结合仿真信号与实测数据进行对比,验证了谐波特征提取算法估计基频和提取谐波信息的可行性。     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法。首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 d B。     

发动机轴承故障诊断方法的研究

针对EMD（Empirical Mode Decomposition）方法中存在的端点效应和IMF（Intrinsic Mode Function）虚假分量过多的问题,提出了基于互相关的EMD方法。首先,对非平稳性信号进行互相关延拓消除端点效应;其次,对消除端点效应的信号进行EMD分解,并将分解后的IMF与原信号作互相关,保留与原信号最相关的IMF;最后,作出信号的Hilbert边际谱,识别信号的频域特征。仿真结果表明该方法能够有效地克服端点效应,分离出真实IMF。将其应用于船舶发动机滚动轴承故障诊断中,能有效地识别出故障特征。     

舰船辐射噪声线谱检测与分析磁

结合经典功率谱和DEMON谱分析各自的特点,对舰船辐射噪声线谱进行综合分析。基于周期图谱法进行舰船辐射噪声功率谱估计,通过线谱与连续谱分离、取除虚警及归并线谱,有效地对辐射噪声功率谱中的特征线谱进行了提取,并结合DEMON谱分析了舰船辐射噪声的调制效应和调制周期,获得诸如舰船螺旋桨转速、螺旋桨叶片数等不变的舰船物理特性,从而得到舰船辐射噪声线谱比较全面的特性,为舰船的识别和线谱辐射噪声的控制具有重要提供参考价值。     

基于EMD和4阶累积量的船舶轴频电场线谱提取

为实现海洋环境电场背景中微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和4阶累积量对角切片功率谱的方法。首先,利用EMD方法的自适应滤波特性将信号进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),按照K-L散度准则进行有效IMF的筛选;然后利用高阶累积量抑制高斯色噪声的性质,计算各有效IMF分量4阶累积量对角切片的功率谱,并进行多子带中的线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,该方法能够实现-15d B下的线谱提取,具有一定的实用价值。     

基于EMD柴油机气阀声发射诊断技术试验研究

以4120SG柴油机为研究对象,通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号,对燃烧段声发射信号进行经验模态分解(Experience Mode Decomposition,EMD),计算了各个本征模分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加,代表最高频IMF1分量能量相对增加,而能量熵H减少。通过自定义特征参数,提高了声发射应用于柴油机气阀漏气诊断方法的灵敏度。     

利用经验模态分解-最小均方算法进行舰船辐射噪声仿真信号线谱分析

舰船等海上作业平台会产生各种各样的振动,这些船体上的振动以辐射的方式传入海水中,形成舰船辐射噪声,分析和提取舰船辐射噪声信号在军事领域和海洋探测领域等具有重要意义。本文在小波变换处理噪声信号的基础上,利用经验模态分解-最小均方算法对舰船辐射噪声进行仿真信号线谱分析,取得良好的降噪效果。     

基于时频分布图像的柴油机故障诊断

为研究柴油机故障诊断中图像分析法存在的问题,提出了一种基于时频分布图像分析的柴油机故障诊断方法.采集缸盖表面振动信号进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解,得到各阶内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),由前2阶IMF重构振动信号,并经Hib...     

基于高阶谱的舰船噪声特征提取与实验

利用高阶谱对舰船辐射噪声进行了分析,着重研究了采用双谱分析的方法提取舰船噪声特征,给出了维谱特征提取的算法,提取了9维的特征向量并利用神经网络进行了训练与识别.实验表明,该方法对舰船辐射噪声信号具有很好的分类效果.     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

非线性信号检测在舰船目标识别中的应用

在对非线性舰船辐射噪声产生机理和其噪声谱组成分析的基础上,研究利用高阶谱分析方法检测舰船辐射噪声。首先分析舰船辐射噪声的噪声谱中的组成成分和特性,对不同噪声源与舰船噪声谱成分间关系特点进行研究,并建立舰船辐射噪声的仿真模型。然后,研究高阶谱理论及其在提取非线性信号特征时的应用;最后,通过对仿真生成的2种舰船辐射噪声应用本文算法实现检测与分类,结果证明该方法可行。