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基于STFT-NRS和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
1
作者 李雨菲 张锦丹 +1 位作者 闫莉 杨丽丽 《自动化与仪表》 2026年第1期87-91,96,共6页
针对传统轴承故障诊断方法实时性不足的问题,该文提出一种结合短时傅里叶变换与归一化残差收缩(STFT-NRS)和卷积神经网络(CNN)的智能诊断方法。该方法首先利用STFT将振动信号转换为时频图谱,构建故障特征矩阵;进而通过NRS技术进行多维... 针对传统轴承故障诊断方法实时性不足的问题,该文提出一种结合短时傅里叶变换与归一化残差收缩(STFT-NRS)和卷积神经网络(CNN)的智能诊断方法。该方法首先利用STFT将振动信号转换为时频图谱,构建故障特征矩阵;进而通过NRS技术进行多维度预处理,以抑制噪声并增强故障特征;最后将优化特征输入改进型CNN进行端到端训练,通过超参数动态调整实现模型优化。在凯斯西储大学轴承数据集上的实验表明,所提方法平均诊断准确率较传统方法提升1.25%。该研究实现了从人工特征提取到自动特征学习的跨越,为工业装备智能运维提供了高效故障诊断方案。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 短时傅里叶变换 归一化-残差分析-样条插值(NRS) 卷积神经网络(CNN)
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基于STFT的电能质量谐波检测 被引量：1
2
作者 余茂全 张雅洁 盛海军 《湖南工业职业技术学院学报》 2025年第1期6-10,共5页
针对电能质量谐波检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)以及采用STFT作为时频分析工具分析电能质量扰动的方法,在STFT中选取不同窗长的窗函数对同一电能质量谐波信号进行时频分解,分析不同窗长对检测结果的影响。仿真结果表明,相对于传... 针对电能质量谐波检测问题,介绍了短时傅里叶变换(STFT)以及采用STFT作为时频分析工具分析电能质量扰动的方法,在STFT中选取不同窗长的窗函数对同一电能质量谐波信号进行时频分解,分析不同窗长对检测结果的影响。仿真结果表明,相对于传统的傅里叶变换,STFT对电能质量谐波检测具有较高的准确度,选取适当的窗函数,时频分辨率也得到较大提高,有助于电能质量的治理。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 stft 电能质量 时频分析
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基于STFTGAN模型的测井曲线超分辨方法研究
3
作者 韩建 贾园园 +2 位作者 郑兵 曹志民 吕婷婷 《化工自动化及仪表》 2025年第5期776-783,共8页
针对高含水阶段薄储层测井响应弱、传统超分辨方法纹理细节缺失的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的生成对抗网络STFTGAN。该方法通过时频域联合学习优化高频信息重构,设计多级上采样残差模块以提取低分辨时频特征,并引入多尺... 针对高含水阶段薄储层测井响应弱、传统超分辨方法纹理细节缺失的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的生成对抗网络STFTGAN。该方法通过时频域联合学习优化高频信息重构,设计多级上采样残差模块以提取低分辨时频特征,并引入多尺度判别器以强化对抗训练。此外,结合最小二乘损失、时频图损失和特征匹配损失函数,进一步提升了生成器的性能。实验结果表明,与BSI、SVM、LSTM和SRCNN方法相比,STFTGAN能够有效超分辨出测井曲线的高频细节,显著提高了薄储层识别精度,为复杂地质条件下的测井解释提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 地球物理测井 超分辨 短时傅里叶变换 生成对抗网络 高频信息保持
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基于互STFT复数卷积神经网络的声源定位方法 被引量：1
4
作者 简泽明 周超 +2 位作者 胡君豪 聂磊 刘梦然 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期27-31,共5页
当前声源定位中的深度学习算法多依赖单一实数特征,未能充分挖掘麦克风阵列间的空间信息与频谱特征的多样性。为此,提出一种基于互短时傅里叶变换(STFT)复数卷积神经网络(CCNN)的声源定位方法。该方法以融合幅度与相位信息的互STFT谱作... 当前声源定位中的深度学习算法多依赖单一实数特征,未能充分挖掘麦克风阵列间的空间信息与频谱特征的多样性。为此,提出一种基于互短时傅里叶变换(STFT)复数卷积神经网络(CCNN)的声源定位方法。该方法以融合幅度与相位信息的互STFT谱作为输入特征,并通过CCNN进行特征提取,以提升定位精度与鲁棒性。通过仿真与实验,对比分析了互STFT特征及三种典型特征在实数与复数网络中的定位性能。结果表明,所提方法具有显著优势,定位误差较实数方法降低了51.06%,验证了其在特征表达能力和定位精度方面的有效性,为深度学习在声源定位领域的进一步发展提供了新思路。 展开更多
关键词 声源定位 麦克风阵列 互短时傅里叶变换 复数卷积神经网络
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基于归一化的STFT-2D-CNN汽轮机轴承故障诊断方法
5
作者 周旭 曹立文 《防爆电机》 2025年第5期67-73,共7页
目前,汽轮机广泛应用于冶金、电力、化工、石油、船舶工业等多个行业,因此,对于汽轮机在生产应用中的故障诊断分析就显得尤为重要。针对目前汽轮机故障诊断需求,提出了一种基于归一化的短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,ST... 目前,汽轮机广泛应用于冶金、电力、化工、石油、船舶工业等多个行业,因此,对于汽轮机在生产应用中的故障诊断分析就显得尤为重要。针对目前汽轮机故障诊断需求,提出了一种基于归一化的短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)结合二维卷积神经网络(Two-Dimensional Convolutional Neural Network,2D-CNN)汽轮机轴承故障诊断方法。将振动信号经短时傅里叶变换得到时频域的表示、对所得时频图进行幅值谱到分贝谱的转换,再进行归一化处理,结合改进的多尺度2D-CNN架构神经网络模型实现故障特征的自动提取与分类。最终达到在不同转速,不同故障类型的情况下对汽轮机轴承进行故障诊断的研究与分析。并经过实验验证,故障诊断准确率高达99.78%,证实了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 归一化 多尺度2D-CNN架构 故障诊断
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基于STFT-PWVD变换的无人机识别
6
作者 黄晓红 郭佳 张润东 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期214-221,共8页
面对微型无人机低空航行、速度较慢、体积较小和不易识别的特点,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)和Pseudo-Wigner-Ville分布(PWVD)联合分析微多普勒特征的无人机识别方法。该文采用电磁仿真软件FEKO模拟了四种不同类型无人机的雷达回... 面对微型无人机低空航行、速度较慢、体积较小和不易识别的特点,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)和Pseudo-Wigner-Ville分布(PWVD)联合分析微多普勒特征的无人机识别方法。该文采用电磁仿真软件FEKO模拟了四种不同类型无人机的雷达回波,对联合算法进行仿真验证;使用77 GHz毫米波雷达实际采集不同类型无人机的回波;对目标回波信号进行STFT-PWVD变换,得到样本集;利用AlexNet对样本集进行分类识别。基于实测数据的实验结果表明使用该方法进行无人机识别的准确率为98.2422%。 展开更多
关键词 无人机识别 微多普勒 FEKO stft-PWVD变换 AlexNet
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基于STFT-SE-ResNet18模型的低速重载轴承故障诊断
7
作者 郑鑫 孙显彬 +1 位作者 殷罡 孔莉娅 《机械传动》 北大核心 2025年第11期167-176,共10页
【目的】针对低速重载滚动轴承振动信号故障特征微弱和故障特征提取困难等问题,提出一种基于压缩和激励(Squeeze-and-Excitation, SE)注意力机制的ResNet18残差网络的故障诊断方法。【方法】首先,通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier... 【目的】针对低速重载滚动轴承振动信号故障特征微弱和故障特征提取困难等问题,提出一种基于压缩和激励(Squeeze-and-Excitation, SE)注意力机制的ResNet18残差网络的故障诊断方法。【方法】首先,通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)将传感器采集到的振动信号转换为二维时频图,利用其在故障特征提取、抗噪性和可视化方面的优势,捕捉到更多的故障特征信息;然后,将二维时频图输入改进后的STFT-SE-ResNet18模型,借助SE注意力机制学习自适应的通道权重,使模型更加关注有用的通道信息,提高了模型的学习能力和识别效果;最后,与其他网络模型进行了对比。【结果】结果表明,该模型在不同工况下的故障诊断效果显著,具有较高的优越性和较大的应用潜力。 展开更多
关键词 低速重载轴承 短时傅里叶变换 注意力机制 残差网络 故障诊断
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基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法 被引量：30
8
作者 付卫红 王璐 +1 位作者 贾坤 路贵朝 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期59-63,共5页
为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计... 为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍. 展开更多
关键词 跳频 欠定 参数盲估计 短时傅里叶变换(stft) 平滑伪WVD分布(SPWVD)
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基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用 被引量：30
9
作者 胡晓依 何庆复 +1 位作者 王华胜 刘金朝 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期82-86,共5页
从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的H ilbert变换解调法。严格证明了在利用H ilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波... 从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的H ilbert变换解调法。严格证明了在利用H ilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波器通带范围包括调制信号的部分频率成分,就可解调出被调制信号的周期成分。为了避免对所有的解调信号序列进行包络谱分析,提出按峭度值最大化准则选择一组含有丰富故障信息的解调信号序列进行包络幅值谱分析。基于以上讨论,给出了实用的基于STFT的振动信号解调算法。为了验证提出的解调算法的有效性,用该算法对仿真和实际轴承故障信号进行了解调分析,分析结果表明,利用该算法能有效地检测轴承故障。 展开更多
关键词 stft 振动信号 解调 频谱
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小波分解-STFT方法在地形变观测数据中的应用 被引量：24
10
作者 吕品姬 赵斌 +2 位作者 陈志遥 张燕 李正媛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第5期136-140,共5页
把小波分解与短时傅里叶变换(STFT)相结合,实现了对信号高频部分和低频部分的精细分解,同时给出信号高频部分的时频谱,结果直观明确,计算过程简单。这种方法不仅可以作为连续形变观测数据的常规分析方法,也可用于其他连续观测数据的分析。
关键词 小波分解 短时傅里叶变换 连续形变 高频信号 时频谱
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STFT在AE信号特征提取中的应用 被引量：18
11
作者 廖传军 李学军 刘德顺 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1862-1867,共6页
机械故障或损伤引发的声发射信号南高频突发脉冲信号和长周期准平稳噪声信号组成,适宜用短时傅里叶变换(STFT)描述其时频特征。本文通过分析典型AE信号及其特征提取,首次将STFT引入声发射故障诊断领域,并提出了AE信号的STFT分析法。通... 机械故障或损伤引发的声发射信号南高频突发脉冲信号和长周期准平稳噪声信号组成,适宜用短时傅里叶变换(STFT)描述其时频特征。本文通过分析典型AE信号及其特征提取,首次将STFT引入声发射故障诊断领域,并提出了AE信号的STFT分析法。通过理论分析和仿真,确定了AE信号STFT的理想窗函数及其参数选择,有效地克服了STFT只用一个固定窗分析多尺度信号的缺陷。将STFT用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分准确、清晰和直观。仿真分析和实验研究均表明了STFT能有效提取AE信号的特征,为AE信号的波形分析开辟了一条有效的途径。 展开更多
关键词 AE stft 特征提取 窗函数 故障诊断 轴承
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基于SVD降噪和STFT解调方法的轴承故障检测 被引量：9
12
作者 胡晓依 何庆复 王华胜 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期95-100,共6页
针对目前振动信号STFT解调方法在轴承故障检测应用中存在的不足,提出奇异值分解降噪与STFT解调相结合的轴承故障检测新方法。利用振动测试响应信号重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解以剔除噪声,并利用S... 针对目前振动信号STFT解调方法在轴承故障检测应用中存在的不足,提出奇异值分解降噪与STFT解调相结合的轴承故障检测新方法。利用振动测试响应信号重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解以剔除噪声,并利用STFT技术对降噪信号进行解调分析。对于轴承故障自动检测中如何准确选出1组含有丰富故障信息的解调信号序列用于解调谱分析这一难题,提出按修正的归一化峭度(MKv)最大化准则进行选择。仿真和实际轴承故障信号分析结果表明,与传统的基于STFT解调的检测方法相比,提出的改进方法可以更早地发现轴承早期故障,实用性更强。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 SVD 降噪 stft 解调
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采用STFT-Wigner变换抑制Wigner-Ville分布交叉项 被引量：13
13
作者 王见 李金同 +1 位作者 卢华玲 尹爱军 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期15-18,25,共5页
对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰。而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性。但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分... 对于多分量非平稳信号分析,维格纳时频分布Wigner-Ville(WVD)存在严重的交叉项干扰。而GWT避免了Wigner-Ville分布的交叉项干扰而且具有良好的时频聚集性。但由于Gabor变换的时频聚集性不佳,当多分量信号进行Gabor变换时如果信号中各分量频率混叠,Gabor Wigner transform(GWT)就不能得到理想的结果。提出一种改进的STFT-Wigner算法,可以有效的抑制交叉项,并保持较高的时频聚集性。通过分析仿真信号和实测振动信号表明该方法能够取得良好的效果。 展开更多
关键词 stft-Wigner变换 GABOR变换 WIGNER-VILLE分布 信号分析 交叉项 振动频率
原文传递
基于EMD和STFT柴油机缸盖振动信号时频分析 被引量：12
14
作者 刘建敏 李晓磊 +1 位作者 乔新勇 李华莹 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第2期133-137,共5页
以柴油机缸盖振动信号为研究对象,提出经验模式分解(EMD)和短时傅里叶变换(STFT)相结合的时频分析法。该方法首先利用EMD对缸盖振动信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量(IMF)。根据各分量的特点有针对性地选择高斯窗和汉明窗分... 以柴油机缸盖振动信号为研究对象,提出经验模式分解(EMD)和短时傅里叶变换(STFT)相结合的时频分析法。该方法首先利用EMD对缸盖振动信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量(IMF)。根据各分量的特点有针对性地选择高斯窗和汉明窗分别进行STFT,并以时频聚集性指标为目标函数计算各分量的最佳时频分布,最后叠加得到原始信号的最佳时频分布。经对比分析,该方法解决了窗函数及窗宽的选择问题,有效提高STFT的时频分辨率,准确描述柴油机缸盖振动信号的时频分布。 展开更多
关键词 振动与波 柴油机 经验模式分解 短时傅里叶变换 时频分析
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基于瞬时转速的变窗STFT变换 被引量：11
15
作者 刘小峰 柏林 秦树人 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期27-29,58,共4页
针对旋转机械振动信号的非平稳特性及其与转速变化之间的关系,发展了一种基于可变窗短时傅里叶变换(STFT)的精细时频分析方法。该方法首先根据转速曲线的斜率变化规律对转速曲线进行了最优分段,并对每个时间段内的转速数据进行二次曲线... 针对旋转机械振动信号的非平稳特性及其与转速变化之间的关系,发展了一种基于可变窗短时傅里叶变换(STFT)的精细时频分析方法。该方法首先根据转速曲线的斜率变化规律对转速曲线进行了最优分段,并对每个时间段内的转速数据进行二次曲线拟合;继而在拟合参数的基础上,对STFT移动窗的窗型及窗长进行设计计算;然后根据转速曲线的时间分段点将被分析的旋转机械信号分割成相应时间段内的子信号,再采用每个时间段内设计的窗函数对每个子信号分别进行STFT变换,并把每个时段上求得的时频分布拼接成被分析信号的整体时频谱。仿真和应用试验表明,采用这种基于瞬时转速的新型时频变换,能够得到较理想的时频分辨率,非常适合于旋转机械信号的精细时频分析,具有良好的研究价值和发展前景。 展开更多
关键词 非平稳信号 转速曲线 短时傅里叶变换 可变窗 时频分布
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基于NSTFT-WVD变换的芦山M_S7.0级地震前后地球天然脉冲电磁场信号时频分析 被引量：6
16
作者 郝国成 陈忠昌 +4 位作者 赵娟 曾佐勋 刘辉 V.G.Sibgatulin 康坊 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期276-286,共11页
本文针对地球天然脉冲电磁场（ENPEMF）信号的非平稳性特点,通过采用归一化STFT-WVD变换（NSTFT-WVD）提取芦山MS7.0地震前地表天然脉冲电磁场信号的时频特性,来研究大地震发生前地表天然脉冲磁场的时频特点。通过对线性调频信号分别进... 本文针对地球天然脉冲电磁场（ENPEMF）信号的非平稳性特点,通过采用归一化STFT-WVD变换（NSTFT-WVD）提取芦山MS7.0地震前地表天然脉冲电磁场信号的时频特性,来研究大地震发生前地表天然脉冲磁场的时频特点。通过对线性调频信号分别进行Short-Time Fourier Transform（STFT）和WignerVille Distribution（WVD）,对比分析两者时频聚集的优缺点,提出采用NSTFT-WVD变换方法,可得到时频聚集特性更优且可抑制交叉项的时频分析方法。结果表明,对于ENPEMF非平稳信号,NSTFT-WVD变换能较为真实地反映震前ENPEMF信号的时-频-能量谱的联合分布特性,即震前1~2天呈现较为明显的脉冲全频率段静默状态,通道2和通道3数据的震前时频表现基本一致,具有较好的临震前兆的特点。 展开更多
关键词 地震 地球天然脉冲电磁场(ENPEMF) Nstft-WVD变换 抑制交叉项 时频分析
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基于STFT方法对沿海宽频带倾斜仪的噪声分析 被引量：4
17
作者 蔡佩蕊 陈伟 +5 位作者 林立峰 陈珊桦 沈健健 杨婕 吴劲柏 李毅伟 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期396-402,共7页
应用沿海台站莆田地震台、厦门地震台的宽频带倾斜仪观测数据,采用短时傅里叶变换(STFT)分析方法对宽频带倾斜仪的噪声进行分析[1-5],总结噪声的几种表现形态,分析对应的物理意义。宽频带倾斜仪噪声主要有台风干扰,线路接触不良,主板干... 应用沿海台站莆田地震台、厦门地震台的宽频带倾斜仪观测数据,采用短时傅里叶变换(STFT)分析方法对宽频带倾斜仪的噪声进行分析[1-5],总结噪声的几种表现形态,分析对应的物理意义。宽频带倾斜仪噪声主要有台风干扰,线路接触不良,主板干扰信号等。研究结果可应用于宽频带倾斜仪观测数据的跟踪分析,同时也可以用来判断宽频带倾斜仪的故障类型。 展开更多
关键词 宽频带倾斜仪 stft 噪声 地震前兆仪器 跟踪分析
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分数低阶alpha稳定分布的STFT时频分析方法 被引量：5
18
作者 杨保海 朱亚军 +1 位作者 査代奉 熊美英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2915-2917,2920,共4页
对于α稳定分布噪声的非平稳信号,仅用频域的一维分析方法是不够的,需要考虑进行二维的时—频域分析方法。在基于传统的短时傅里叶变换(STFT)基础上,针对分数低阶α稳定分布的特性,提出了分数低阶STFT新方法。计算机仿真结果表明,该分... 对于α稳定分布噪声的非平稳信号,仅用频域的一维分析方法是不够的,需要考虑进行二维的时—频域分析方法。在基于传统的短时傅里叶变换(STFT)基础上,针对分数低阶α稳定分布的特性,提出了分数低阶STFT新方法。计算机仿真结果表明,该分数低阶STFT方法能克服传统的STFT方法在对α稳定分布进行时频分析时的性能退化问题,为α稳定分布在时频域的研究开拓了全新的途径。 展开更多
关键词 稳定分布 分数低阶 短时傅里叶变换 时—频分析
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基于STFT填埋场衬层修补技术中振动信号分析 被引量：4
19
作者 金朝娣 能昌信 +1 位作者 王振翀 董路 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第7期277-280,共4页
钻探灌浆修补技术是填埋场防渗层漏洞修补问题。为了准确控制钻头到达卵石层且不能击穿防渗层,根据不同介质层振动信号响应不同来判断卵石层,波形时域分析方法能区分卵石层但对钻头要求较高,实际应用中存在局限。采用短时傅里叶(STFT)... 钻探灌浆修补技术是填埋场防渗层漏洞修补问题。为了准确控制钻头到达卵石层且不能击穿防渗层,根据不同介质层振动信号响应不同来判断卵石层,波形时域分析方法能区分卵石层但对钻头要求较高,实际应用中存在局限。采用短时傅里叶(STFT)时频分析方法在牙钻条件下对三种介质模型中的振动信号进行分析,利用相应频带的能量突变点来区分卵石层,通过选用合适的窗函数和窗长提取不同介质层信号进行仿真。实验结果表明,STFT能有效区分卵石层和其它介质层,具有很高的准确率。 展开更多
关键词 填埋场 高密度聚乙烯膜 振动信号 短时傅立叶变换
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旋转机械振动信号基于EMD的HT和STFT时频分析比较 被引量：9
20
作者 胡劲松 杨世锡 +1 位作者 吴昭同 严拱标 《汽轮机技术》 北大核心 2002年第6期336-338,共3页
基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械... 基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)的希尔伯特变换(HilbertTransformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解,然后经过希尔伯特变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的理论和算法。对仿真和旋转机械油膜涡动故障振动信号分别用基于EMD的HT和基于STFT(Short-TimeFourierTransforma tion,STFT)的时频分析进行了比较研究,研究结果说明,用基于EMD的HT方法对旋转机械的振动信号进行时频分析比STFT有效。 展开更多
关键词 旋转机械 振动信号 EMD HT stft 时频 希尔伯特变换 经验模态分解 短时傅立叶变换
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