Hilbert谱分析和平稳度

提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱,边缘谱确定了几乎连续的能量分布,从而提供了通过每个频率值测量总能量的方法。根据能量-频率-时间分布,就可以定量确定平稳性,平稳性是物理过程的一个复杂属性,其由平稳度DS和统计平稳度DSS进行度量,同时给出了DS和DSS的计算公式。     

本征模式函数与经验模式分解方法分析

介绍本征模式函数IMF满足的条件和定义,分析了经验摸式分解EMD的前提、本质及其对非线性平衡系统数据处理所体现的优越性,并以隧道采集的风力数据处理为例,对上述理论进行了验证,展示了这种新方法的作用和效果。最后,从理论上证明了所处理数据的完备性及EMD成员正交性应满足的条件。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。     

基于EEMD和平滑能量算子解调的轴向柱塞泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,提出基于集总平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和平滑能量算子解调相结合的方法进行解调,并运用小波包分解频带能量的方法提取了轴向柱塞泵的特征向量.首先,利用EEMD将采集到的柱塞泵振动加速度信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);然后,选取包含主要故障信息的本征模函数通过能量算子解调的方法进行包络解调,从而提取振动信号在高频谐振带的包络成分;最后,运用小波包理论提取各频带的能量作为特征向量.结果表明:基于EEMD和平滑能量算子解调的方法能有效地避免模态混叠现象,提取振动信号的包络成分,成功获得各种状态下的特征向量.     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

基于改进希尔伯特-黄变换的进动目标周期估计

针对进动目标的微多普勒周期估计问题,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换的提取算法。该算法通过将希尔伯特-黄变换中的经验模态分解（EMD）替换为完备总体经验模态分解（CEEMDAN）,对目标回波信号进行分解得到各本征模态函数（IMF）后,再对IMF进行希尔伯特谱分析,从该希尔伯特谱中提取出目标信号中的微多普勒周期。仿真表明,所采用的方法能有效地克服EMD算法噪声环境中性能较差的缺陷,在低信噪比条件下具备较好的性能。     

基于高斯白噪声加入的EMD在旋转机械故障诊断中的应用研究

为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。     

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:H ilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障。     

对流层散射信道传递时间信号的抖动抑制模型

对流层散射信道传递时间同步信号过程中,信道的多径效应及噪声会引起信号抖动。为抑制抖动、提高时间同步精度,引入经验模态分解和小波阈值组合的抖动抑制模型。组合抖动抑制模型中,首先根据经验模态分解原理对原始信号进行分解,然后利用小波阈值对分解得到的各分量进行处理,最终利用处理结果重构信号。为提高组合模型的抖动抑制效果和原始信号的保持能力,利用连续性好、柔和度高的阈值函数对小波阈值中的传统阈值函数进行改进。利用实测数据验证模型的结果表明,在抖动抑制和信号保留方面,组合模型较单一模型以及常用的Kalman模型优势明显。     

A novel signal feature extraction technology based on empirical wavelet transform and reverse dispersion entropy

Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies.     

一类伴随型非线性系统的快速变结构控制

基于反馈线性化、时间次优控制及变结构控制理论,针对一类伴随型不确定非线性系统,提出了一种快速鲁棒变结构控制方案。这种控制方案在控制有约束的条件下,其中一部分用来把非线性系统反馈校正成线性系统,另一部分则用来为线性系统实现时间次优控制。仿真结果表明：这种控制器不仅动态响应快,而且从初始时刻开始就可产生滑模运动,从而增强了系统鲁棒性。     

制氢过程中一氧化碳氧化反应速率控制的平滑切换方法

铂族金属催化剂CO氧化过程呈现较为复杂的本质非线性属性,如反应速率突变、双稳定性和迟滞,这些本质非线性属性取决于化学反应内在的稳定性和自组织机制,所产生的一个外在结果是CO氧化反应速率与控制参数之间呈现出路径依赖的输入输出关系。对这类系统采用传统的线性控制方法具有固有的不稳定机制,可以导致化学反应速率的震荡以及控制系统的失稳;而采用常规非线性切换控制则面临在切换初始时刻所具有的大干扰问题,较大地影响控制系统的动态性能甚至稳定性。针对研究所面临的这种大干扰问题,提出基于积分初值重置的平滑切换控制方法予以解决。结果表明,所提出的方法能够从原理上解决CO氧化反应控制过程的平滑切换问题,较好地提高控制系统的动态性能。     

集集地震多维地震动频域非平稳特性分析

基于HHT方法和集集地震实际地震记录,利用可表征地震动频域非平稳特性的瞬时频率时程和瞬时幅值时程,对集集地震多维地震动的频域非平稳分布特性、场地条件及震中距对非平稳特性的影响进行了分析.分析结果表明,瞬时频率方法在地震动频域非平稳特性的定量描述上较穿零率方法更为精确,可较好地反映多维地震动的频域非平稳特性.     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。