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基于最优Morlet小波和自项窗的混合时频分析方法研究 被引量：5
1
作者 刘文艺 汤宝平 陈仁祥 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期5-8,27,共5页
提出一种基于最优Morlet小波和自项窗的混合时频分析方法。对和机械冲击信号波形相似度较高的Morlet小波进行改进,采用交叉验证法和Shannon熵方法设计了改进Morlet小波参数和小波变换尺度,对信号进行连续小波变换(CWT)以实现滤波消噪;然... 提出一种基于最优Morlet小波和自项窗的混合时频分析方法。对和机械冲击信号波形相似度较高的Morlet小波进行改进,采用交叉验证法和Shannon熵方法设计了改进Morlet小波参数和小波变换尺度,对信号进行连续小波变换(CWT)以实现滤波消噪;然后,设计了自适应自项窗函数,对Wigner-Ville分布(WVD)交叉项进行移除,消除WVD交叉项的干扰。仿真和实验验证了所提出的方法可以有效地对含噪信号进行滤波消噪、并去除WVD中干扰项的影响,提高时频分析的分辨率和能量聚集性。 展开更多
关键词 小波消噪 MORLET小波 自项窗 混合时频分析 Wigner-Ville分布(WVD)
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基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断 被引量：3
2
作者 刘文艺 韩继光 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2013年第1期96-99,共4页
针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频... 针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断。在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数;在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率。通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断。 展开更多
关键词 风电机组 混合时频分析方法 故障诊断 小波消噪 自项窗
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滑动窗口二次自回归模型在径流预报中的应用 被引量：2
3
作者 任政 郝振纯 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期267-270,共4页
为提高径流预报精度,采用滑动窗口二次自回归模型进行径流中长期预报,提出自适应优化、平稳滑动窗口和均方根误差最小的综合选取模型参数的方法.实例应用结果表明:该方法不仅提高了模型的预报精度,而且保证了模型的稳定性;与人工神经网... 为提高径流预报精度,采用滑动窗口二次自回归模型进行径流中长期预报,提出自适应优化、平稳滑动窗口和均方根误差最小的综合选取模型参数的方法.实例应用结果表明:该方法不仅提高了模型的预报精度,而且保证了模型的稳定性;与人工神经网络模型相比,滑动窗口二次自回归模型的1步预报具有更高的精度,可用于中长期径流预报. 展开更多
关键词 中长期径流预报 二次自回归 滑动窗口 自适应
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基于贝叶斯优化的SWDAE-LSTM滚动轴承早期故障预测方法研究 被引量：51
4
作者 石怀涛 尚亚俊 +2 位作者 白晓天 郭磊 马辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期286-297,共12页
针对滚动轴承的早期故障特征较弱,在强噪声背景下难以有效提取以致生命周期很难准确预测的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)的滑动窗堆叠去噪自编码器(SWDAE)和长短期记忆(LSTM)网络的早期故障预测模型。使用滑动窗算法保留具有非线... 针对滚动轴承的早期故障特征较弱,在强噪声背景下难以有效提取以致生命周期很难准确预测的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)的滑动窗堆叠去噪自编码器(SWDAE)和长短期记忆(LSTM)网络的早期故障预测模型。使用滑动窗算法保留具有非线性特征和时序特征的历史正常数据,输入到模型中进行训练,使模型学习滚动轴承的正常运行状态趋势。将滚动轴承运行的数据输入到训练好的SWDAE-LSTM模型中进行实时在线监控,利用模型的预测值与真实值的残差检测滚动轴承早期故障。针对模型超参数组合选择困难的问题,使用贝叶斯优化算法对模型的超参数进行调优。最后,使用美国辛辛那提大学智能维护中心(IMSCenter)的轴承全生命周期数据以及机械故障综合模拟实验装置获取的数据进行仿真实验验证。结果表明,使用贝叶斯优化算法进行智能调参的模型和基于时域指标的方法对比,可以更早的有效检测出滚动轴承的早期故障并具有很强的鲁棒性。与其余深度学习方法比较,其模型的诊断准确率高于其他方法,进一步证明了其有效性和可靠性。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障预测 贝叶斯优化(BO) 滑动窗算法 堆叠去噪自编码(SWDAE) 长短时记忆(LSTM)网络
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基于自项窗的WVD交叉项抑制技术 被引量：3
5
作者 李耀东 冯涛 袁超伟 《无线电通信技术》 2010年第4期39-42,共4页
为了解决维格纳-维利分布(WVD)的交叉项干扰问题,提出一种覆盖自项支撑区的时频窗——自项窗,通过对信号的WVD进行加窗处理,得到改进的时频分布。首先分析了多分量信号WVD中自项和交叉项的不同特点,接着论述了自项窗法的原理及自项窗的... 为了解决维格纳-维利分布(WVD)的交叉项干扰问题,提出一种覆盖自项支撑区的时频窗——自项窗,通过对信号的WVD进行加窗处理,得到改进的时频分布。首先分析了多分量信号WVD中自项和交叉项的不同特点,接着论述了自项窗法的原理及自项窗的构造方法,分析了改进的时频分布的性质,最后进行了仿真验证。结果表明,自项窗法能够有效消除WVD中的交叉项,并保留WVD良好的时频分辨率和能量聚集性,适合于非平稳信号的时频分析。 展开更多
关键词 维格纳-维利分布 自项窗 交叉项 时频聚集性
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