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基于STFT的电能质量谐波检测 被引量：1
1
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
2
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STFT-PWVD变换的无人机识别
3
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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基于互STFT复数卷积神经网络的声源定位方法
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
5
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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基于归一化的STFT-2D-CNN汽轮机轴承故障诊断方法
6
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与SPWVD的跳频参数盲估计算法 被引量：30
7
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)
原文传递
STFT在AE信号特征提取中的应用 被引量：18
8
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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基于自适应STFT的货车滚动轴承故障诊断 被引量：14
9
作者 丁夏完 刘葆 +3 位作者 刘金朝 王成国 Riemenscheider S D 胡晓依 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期24-27,共4页
带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自... 带故障的铁路货车滚动轴承振动信号表现为低频平稳信号与高频的周期性冲击信号的叠加。采用以三阶B样条函数作为窗函数的自适应短时傅立叶变换(STFT)对货车滚动轴承振动信号进行时频分析和故障信息提取。与传统的固定带宽的STFT相比,自适应STFT在不同频段自适应选取窗长,大大提高了振动信号的时频分辨率。应用该方法对197726型货车滚动轴承在内圈剥离、外圈剥离两种故障状态下的振动信号做了分析,求得故障频率分别为61.32 Hz和46.36 Hz,与内外圈的理论故障频率相符,可以有效地诊断出铁路货车滚动轴承内外圈故障。 展开更多
关键词 货车滚动轴承 故障诊断 自适应stft 时频分析 共振解调
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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：8
10
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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基于STFT的高压电气设备局放信号时频分析 被引量：13
11
作者 薛雪东 程旭德 +1 位作者 徐兵 李友利 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期70-72,141,共4页
为了分析高压电气设备的局部放电信号,介绍了基于短时傅里叶变换(STFT)的时频分析方法及其重要性,并使用2种基于Matlab的方法仿真分析了局放信号。结果显示,基于trfstft方法的STFT时频分析可很好的给出局放信号的时频变化规律及其强度... 为了分析高压电气设备的局部放电信号,介绍了基于短时傅里叶变换(STFT)的时频分析方法及其重要性,并使用2种基于Matlab的方法仿真分析了局放信号。结果显示,基于trfstft方法的STFT时频分析可很好的给出局放信号的时频变化规律及其强度并从噪声中分离出局放信号。这提供了一种对含噪的模拟局放信号去噪处理的方法,可帮助有针对性地减少其危害,并进行目标识别和故障诊断。 展开更多
关键词 高压电气设备 局部放电 stft 时频分析 仿真分析 目标识别
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基于STFT与G函数相结合的短波DFH跳检测方法 被引量：14
12
作者 刘忠英 张毅 姚富强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期13-16,共4页
差分跳频利用频率的跳变携带信息 ,只要正确检测出每跳的频率 ,就可以恢复出信息 .本文提出一种基于STFT的跳检测方法 ,并与G函数相结合来分析短波DFH信号在每跳时间间隔内的频率特性 ,以检测可能的跳频率 .仿真结果表明 ,在短波信道几... 差分跳频利用频率的跳变携带信息 ,只要正确检测出每跳的频率 ,就可以恢复出信息 .本文提出一种基于STFT的跳检测方法 ,并与G函数相结合来分析短波DFH信号在每跳时间间隔内的频率特性 ,以检测可能的跳频率 .仿真结果表明 ,在短波信道几种可能的情况下 ,检测效果良好 . 展开更多
关键词 短时傅立叶变换 stft 差分跳频 DFH 跳检测 G函数
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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
13
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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基于STFT方法对沿海宽频带倾斜仪的噪声分析 被引量：4
14
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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STFT时频分析算法研究及其在列车振动分析中的应用 被引量：8
15
作者 王晓华 彭程 梁静 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第1期65-68,共4页
时频联合分析是处理非平稳信号的有效方法。由于其计算过程中产生的时频表示矩阵数据量大,导致可处理的原始数据的长度有限,只能处理较短的时间信号。而样本数据不够或采样时间太短又无法全面反映系统的特性。以使用短时傅里叶变换来分... 时频联合分析是处理非平稳信号的有效方法。由于其计算过程中产生的时频表示矩阵数据量大,导致可处理的原始数据的长度有限,只能处理较短的时间信号。而样本数据不够或采样时间太短又无法全面反映系统的特性。以使用短时傅里叶变换来分析某动车地板在加速过程中的时频特性为例。为解决这一问题,提出一种方法,首先根据分析频带对原始数据进行重采样,再对频率值进行合理的设置,大大增加可处理原始数据的长度。以某动车地板在加速过程中的时频特性分析为例,用短时傅里叶变换进行分析,验证此方法的有效性。 展开更多
关键词 振动与波 时频联合分析 stft 重采样 优化算法
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采用STFT-Wigner变换抑制Wigner-Ville分布交叉项 被引量：12
16
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STFT-SE-ResNet18模型的低速重载轴承故障诊断
17
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
18
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SG滤波器和组合窗STFT的滚动轴承故障诊断方法 被引量：5
19
作者 王勇 邓四二 王恒迪 《轴承》 北大核心 2011年第8期43-46,共4页
针对随机噪声和传统窗函数对STFT分解质量的影响,提出了一种基于SG滤波和组合窗STFT的滚动轴承故障诊断方法。首先用SG滤波器去除原始振动信号中随机噪声的干扰,再利用长、短窗函数得到一个组合窗函数提高STFT的时频分辨率。对仿真信号... 针对随机噪声和传统窗函数对STFT分解质量的影响,提出了一种基于SG滤波和组合窗STFT的滚动轴承故障诊断方法。首先用SG滤波器去除原始振动信号中随机噪声的干扰,再利用长、短窗函数得到一个组合窗函数提高STFT的时频分辨率。对仿真信号和试验轴承振动信号的分析结果表明,该方法能有效地提取滚动轴承故障特征。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 SG滤波器 组合窗stft
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基于STFT的钻柱振动信号分析与应用 被引量：3
20
作者 金朝娣 能昌信 +2 位作者 王振翀 董路 陈亚宇 《煤矿开采》 北大核心 2011年第2期29-32,共4页
钻头在旋转钻井过程中,钻头与井底岩面之间的相互作用引起钻柱强烈的振动,钻进不同硬度介质层产生的钻柱振动信号不同。采用短时傅里叶(STFT)时频分析方法在牙钻条件下对3种介质模型中的钻柱振动信号进行时频分析,提取不同介质层信号时... 钻头在旋转钻井过程中,钻头与井底岩面之间的相互作用引起钻柱强烈的振动,钻进不同硬度介质层产生的钻柱振动信号不同。采用短时傅里叶(STFT)时频分析方法在牙钻条件下对3种介质模型中的钻柱振动信号进行时频分析,提取不同介质层信号时频特征差异,并利用统计分析结合相应高频带的能量累积值实时地预测钻头钻进情况并获取地层信息。实验结果表明STFT能有效区分不同介质层,具有很强的实时性和准确率,在现场钻探实验中有一定的应用价值。 展开更多
关键词 stft 振动信号 实时预测
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