能量算子

摘要： 为解决当前多层次细节(LOD)建模方法没有将简化和细分相统一,而造成细节层次模型特征表现不够丰富问题。将能量算子用于三维空间实体模型简化与细分,提出了基于能量算子的三维空间实体LOD建模方法。该方法主要包括3个步骤:模型能量算子计算、基于能量算子的模型简化和细分。实验表明,该方法能够生成细节层次较为丰富的模型,并具有良好的可视化效果和较高的精度。另外,该方法研究成果可以应用于三维场景建模和智慧城市等领域。

摘要： 为提高煤矿机电设备故障的检测效率,提高检修效率,本文提出了基于深度学习的煤矿机电设备故障诊断方法,采用加速传感器获取能量算子,获取振动信号后根据信号的能量变化与标准情况进行对比,对煤矿机电设备故障进行诊断和分析,实现对煤矿机电设备的故障检测。试验结果显示,本文设计方法具有较高的准确性,能够有效降低诊断误差,节省大量的人力、物力、财力,通过对不同类型的能量算子进行深度学习计算,得出正确的数据,从而有效地诊断出故障,提高工作效率,降低安全隐患。

摘要： 风电机组滚动轴承振动信号微弱故障特征易被背景噪声和其他频率干扰,提取难度较大.针对此类问题,提出一种增强型的形态学滤波及故障诊断方法.算法构造了一种新的形态学综合顶帽变换(morphological comprehen-sive filter-hat transform,MCFHT),将其用于强背景噪声下目标信号的故障脉冲提取,并通过非线性滤波器幅频响应考察其滤波性质,为振动检测中故障脉冲的提取提供理论依据;针对MCFHT变换滤波尺度选择问题,通过分析原振动信号自身振动特性,给出了一种自适应的尺度计算策略,有效提高了滤波处理的效率和性能;提出一种改进的包络导数能量算子用于增强形态学滤波后信号中故障冲击特征,并滤除带内噪声频率.仿真信号与风电机组轴承实际故障信号实验结果表明,该方法能有效提取随机噪声和谐波干扰下的故障特征信息,滤波效果强于传统方法,具有较好的工程应用价值.

摘要： 针对传统学习字典中缺少原子相干性分析的问题和最优原子选择问题,提出了一种基于有效奇异分量的G-K奇异值分解(G-KSVD)字典学习方法.基于信号相干性提出自相关函数脉冲能量比(ACFPER),并以此为指标对奇异分量进行筛选,实现信号的降噪,利用包含故障信息较多的分量对字典原子进行更新和系数求解,从而达到增强信号中冲击成分的目的,并通过减少反馈层来降低时间成本.利用仿真信号和实际轴承信号对所提方法进行有效性及重复性的验证,结果表明,G-KSVD算法在有效区间内具有良好的去噪效果和较低的时间成本.

摘要： 为了准确地获得故障特征频率在行星齿轮箱复杂频率中的耦合情况,提出了基于集合经验模态( EEMD)和对称差分能量算子相结合的故障诊断方法.搭建了针对行星齿轮箱齿面磨损实验台,获得了行星齿轮箱全生命周期的实验数据.利用该方法分析了行星齿轮箱故障数据,得到了行星轮故障特征频率在啮合频率和倍频处的耦合规律,实现了行星轮齿轮箱的故障诊断.

摘要： 滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)和teager能量算子混合的滚动轴承复合故障诊断方法.该方法通过粒子群优化算法(PSO)对不同类型故障下MCKD的影响参数(L和M)进行寻优,设置与故障类型相对应的解卷积周期,以相关峭度最大化进行MCKD算法迭代运算,优化滤波器系数,改进的MCKD算法减少了噪声的干扰.然后利用teager能量算子具有检测信号瞬态冲击的优势,对信号的teager能量进行频谱分析,实现复合故障诊断.最后利用西储大学轴承数据和轴承故障模拟实验台对该方法进行验证,结果表明该方法能从滚动轴承单一和复合故障中有效提取故障特征信息,准确识别出故障类型.%Rolling bearing is one of the main parts of rotating machinery, but the complex and changeable working environment causes frequent failure and many kinds of composite fault.In order to solve this problem, a composite fault diagnosis method of rolling bearing based on improved maximum correlated kurtosis deconvolution (MCKD) and teager energy operator is proposed.In this method, particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the MCKD parameters (Land M) of different types of faults, set up the deconvolution period corresponding to the fault type, calculate the MCKD algorithm with the maximum correlation kurtosis, and improve the filter coefficients.The improved MCKD algorithm reduces the noise interference to a great extent, and then use the teager energy operator to detect the transient impact of the signal, and analyze the teager energy spectrum to realize the composite fault diagnosis.Finally, the method is validated by using the bearing data of Case Western Reserve University and the bearing fault simulator, and the results show that it can effectively extract fault feature information from single and composite fault of rolling bearing and identify the fault type accurately.

摘要： 针对传统阈值去噪中出现的信号与噪声小波包系数的混叠现象、阈值函数在阈值处不连续、小波包系数估计值与原始值存在恒定偏差等问题,提出了一种基于Teager能量算子的改进阈值函数的去噪算法.该算法首先对小波包分解后的小波包系数进行Teager能量算子的计算,使语音与噪声系数间的差异变大,利于闽值的选择;然后对软、硬闽值函数导致的伪吉布斯效应、恒定偏差等问题进行改进,提出了一种改进的阈值函数.该函数不仅克服了常用函数的不连续性和恒定偏差问题,而且具有更加优越的数学特性.实验结果显示,改进的算法信噪比提高且均方误差有所降低,表明了该算法在最大程度去除噪声的同时也避免了信号的失真,具有较高的实用价值.

摘要： 本文首先基于MATLAB(@)/Simulink环境建立了异步电机在三相静止坐标系下的转子故障仿真模型,利用改变绕组式异步电机转子内阻的方式,来模拟转子不对称故障,其次通过对相应内阻下的转子故障仿真的定子电流信号进行能量算子解调处理,发现转子不同程度故障下定子电流频谱的变化规律及故障特征频率的提取.研究结果表明了该仿真模型与解调方法的合理性,为实际电机转子故障诊断奠定了基础.

摘要： 针对旋转机械振动信号具有多分量调制的特点,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和能量算子的时频分析方法,并将其用于旋转机械振动信号调制信息的提取.该方法首先采用LMD将多分量调制信号分解为若干个乘积函数(Product function,PF)分量,然后对每一个PF分量进行能量算子解调,从而获得各个PF分量的瞬时幅值和瞬时频率,再将所有瞬时幅值和瞬时频率重新组合,便能得到反映原始振动信号调制信息的时频分布.对滚动轴承和齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于LMD和能量算子的时频分析方法可以有效地提取旋转机械振动信号的调制信息.

摘要： 根据监测供电点的电压信号,利用动态相量法提取电压波动幅值包络线,采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将其分解为多个单频波动分量,再利用Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)跟踪波动分量的特征频率和波动幅值,进而计算闪变强度.通过仿真验证了该算法的有效性和正确性.

摘要： 提出了一种基于Teager 能量算子解调技术的轴承故障诊断的方法，该方法综合利用Teager 能量算子计算时域信号的瞬时幅值，最后对计算的瞬时幅值进行包络谱分析，就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法能有效地识别轴承的故障。

摘要： 电压波动和闪变是电能质量的一个重要方面。分析闪变的核心，是分离出幅值被调制的电压信号的包络线。 本研究在分析了其它提取闪变包络线方法的优缺点的基础上，提出利用Teager能量算子进行闪变包络线的检测。Teager能量算子提取包络线只需要对被测波形相邻的三个采样点进行计算，算法简洁，并具有优良的时间分辨率，能实时跟踪被测信号波形变化。文章考虑了单频闪变和多频闪变情况下包络线的提取，证明了这种方法有很高的精度。同时考察了含有噪声情况下，Teager能量算子检测包络线的能力，并提出了相应的消除噪声影响的措施，证明了其有效性。

摘要： 提供了用于促进基于哈密尔顿算子的数据、由量子设备产生的量子状态和/或纠缠的测量来估计哈密尔顿算子的期望能量值的系统、计算机实施的方法、以及计算机程序产品。根据实施例，系统可以包括存储计算机可执行组件的存储器和执行存储在存储器中的计算机可执行组件的处理器。计算机可执行组件可以包括选择组件，其选择量子状态测量基础，该量子状态测量基础具有基于量子系统的哈密尔顿算子中的Pauli算子的比率限定的概率。计算机可执行组件可以进一步包括测量组件，其基于量子状态测量基础采集量子系统中的量子位的量子状态测量。

摘要： 本发明公开了一种基于能量算子和变分模态分解的非稳态电压闪变检测方法，步骤1：利用建立的五点改进能量算子，基于非稳态电压闪变信号的调制模型，获取非稳态电压闪变包络信号的分量v(n)；步骤2：采用变分模态分解方法对v(n)进行分析，基于能量损失系数和能量差确定自适应确定模态个数K值；步骤3：通过自适应变分模态将对v(n)分解得到K个IMF分量，对每个分量进行Hilbert变换，求取每个分量的瞬时频率fj和瞬时幅值mj；步骤4：基于K个IMF分量对应的闪变分量确定闪变的起止时刻和幅值突变时刻，实现非稳态电压闪变检测,本发明易于实施，且误差小。

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑Teager能量算子的辐射源识别方法，分别采集各个辐射源的信号样本，对每个信号样本的同相分量和正交分量分别采用改进的VMD算法进行信号分解，选择低频模态分量重构得到重构同相分量和重构正交分量，分别基于Teager能量算子计算重构同相分量和重构正交分量的能量，然后计算各信号样本同相分量、正交分量所对应模态分量以及重构同相分量和重构正交分量的盒维数，将能量和盒维数构建得到信号样本的特征向量，将特征向量作为输入，所对应辐射源序号作为输出，对分类模型训练得到辐射源识别模型，当需要进行辐射源识别时，获取信号的特征向量，输入辐射源识别模型即可得到识别结果。本发明可有效提高在低信噪比环境下辐射源的识别率。

摘要： 本发明公开了一种不平衡电网下基于能量算子的三相逆变器同步控制方法。步骤1：将采样后的并网点电压通过级联延迟信号消除算法进行幅值单位化处理，滤除掉谐波以及直流分量的扰动；步骤2：将单位幅值的电压信号通过锁频算法计算出电网频率；步骤3：将电网频率乘2π得到角频率，并对角频率的积分进行正弦函数运算，进而将得到的信号作为在不平衡电网下跟踪每相电压相位角的参考信号；步骤4：计算每一相电压的能量以及每一相电压和参考信号之间的能量交叉积，计算出每一相电压的相位角，将其与电网角频率的积分加和，为每一相创建同步信号。本发明在含有谐波和直流偏置的不平衡电网下，仍然能够快速、准确且简便地得到电网的频率与相位信息。

摘要： 本发明涉及一种迭代高阶能量算子融合防爆电机轴承故障诊断方法及系统,包括：针对所采集到的防爆电机轴承信号，利用迭代高阶能量算子构造多维矩阵，其中每一行分别表示不同阶次的迭代高阶能量算子，对每行进行归一化处理使得组成多维矩阵的各个维度在同一尺度上，得到多维故障信息矩阵；对于所述多维故障信息矩阵进行流形学习，提取内部固有流形；对固有流形进行加权融合处理。本发明有利于得到理想的防爆电机轴承故障冲击提取效果。

摘要： 本发明公开了一种准同步采样和改进能量算子的电压闪变包络参数提取方法，它包括对被测的电压闪变信号进行采样和模数转换得到离散信号u(n)；利用一次加权快速准同步采样算法计算采样信号的基波频率f0；利用改进能量算子对离散信号u(n)进行能量运算得电压闪变包络信号的分量v(n)；采用六项余弦窗对电压闪变包络信号的分量v(n)进行加权处理得到加权后的离散序列s(n)；利用三谱线插值FFT对加权后的s(n)进行频谱分析得到电压闪变包络信号的幅值修正函数和频率修正函数；根据闪变校正因子利用各项闪变频率和基波频率f0对电压闪变包络信号的幅值进行修正，实现电压闪变包络参数的准确提取。

摘要： 本发明涉及一种迭代高阶能量算子融合防爆电机轴承故障诊断方法及系统,包括：针对所采集到的防爆电机轴承信号，利用迭代高阶能量算子构造多维矩阵，其中每一行分别表示不同阶次的迭代高阶能量算子，对每行进行归一化处理使得组成多维矩阵的各个维度在同一尺度上，得到多维故障信息矩阵；对于所述多维故障信息矩阵进行流形学习，提取内部固有流形；对固有流形进行加权融合处理。本发明有利于得到理想的防爆电机轴承故障冲击提取效果。

摘要： 本发明提供了一种基于能量算子的病理嗓音频谱重构方法，包括病理嗓音信号基频自适应加窗、计算功率谱、重构功率谱、功率谱的频域平滑处理、计算功率倒频谱、同态滤波以及计算频谱包络。本发明公开的一种基于能量算子的病理嗓音频谱重构方法，改善了病理嗓音频谱分量过于分散的问题，能够有效提取嗓音的主要信息、频谱分量和峰值，获得重构的病理嗓音频谱包络，解决了传统嗓音分析方法对病理嗓音的参数提取总是失效的问题。

摘要： 本发明公开了基于对称差分能量算子和神经网络的故障行波检测方法，包括：通过多个采样点获取待检测故障的三相电压行波信号，对所述三相电压行波信号进行解耦变换得到线模电压分量，所述线模电压分量包括α线模电压分量和β线模电压分量；利用三点对称差分能量算子对所述α线模电压分量或所述β线模电压分量进行差分计算，得到与所述待检测故障对应的能量谱图；将所述能量谱图输入到训练好的线路故障诊断模型中，得到所述待检测故障的故障信息。本发明可以快速判定线路故障的所在故障分支和故障类型，能较好地解决多分支情况下行波定位困难的问题，具有较好的可靠性。

摘要： 本发明公开了基于模态分解和对称差分能量算子的故障行波检测方法，包括：分别采集发生输电线路故障时故障点两端的电压行波信号，对电压行波信号进行相模变换得到α线模电压分量；对α线模电压分量进行模态分解，得到对应的多个本征模态分量即IMF分量；利用三点对称差分能量算子对IMF1分量进行差分计算，得到与电压行波信号对应的能量谱图，IMF1分量为IMF分量中最高频段的分量；根据能量谱图分别确定输电线路两端行波波头的到达时间；根据行波波头的到达时间和双端行波定位公式确定故障点位置。本发明能精确地进行行波测距，测试得到的行波距离具有很高的精度，可以快速准确地定位故障点位置，具有较好的可靠性。