能量算子论文_古庭赟,高云鹏,吴聪,吕黔苏,高吉普

导读:本文包含了能量算子论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算子,能量,故障诊断,模态,分解,频率,步长。

能量算子论文文献综述

古庭赟,高云鹏,吴聪,吕黔苏,高吉普^[1]（2019）在《基于改进能量算子和六项余弦窗频谱校正的电压闪变包络参数检测》一文中研究指出随着新能源和电力电子技术的广泛发展与应用,当前电网电压波动与闪变问题日趋严重。针对电压闪变参数的准确检测和评估,提出基于改进能量算子和六项余弦窗叁谱线改进FFT的电压闪变包络参数检测方法。该方法与传统能量算子相比,无需平方根运算,计算速度更快、实时性更好。基于推导出的闪变校正系数使其在基波频率波动及各类谐波等电网干扰情况下的准确度和稳定性均显着提高,并搭建基于PXI+Lab VIEW架构的检测平台进行测试。仿真实验和实测结果证明:在分别含有单一调幅波调制、多频率调幅波调制、电网基波频率变动、含有各类谐波和白噪声干扰时,所提检测算法相比传统能量算子稳定性好、准确度更高,可有效实现电压闪变参数的在线检测与准确分析。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年23期）

刘泽潮,张兵,易彩,吴文逸,黄晨光^[2]（2019）在《高阶频率加权能量算子在列车轴箱轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出针对轴箱轴承振动信号中微弱故障冲击难以识别的问题,提出了高阶频率加权能量算子的信号解调方法,进而完成轴箱轴承的故障诊断。频率加权能量算子(FWEO)通过在解调时加入信号中瞬时频率的权重,从而提高了干扰情况下解调的鲁棒性,但是当干扰信号能量较大时,FWEO依然无法有效解调轴承的故障冲击信息。因此,在FWEO基础上通过高阶的导数运算,形成了高阶频率加权能量算子(HFWEO)。HFWEO通过高阶导数运算提高了瞬时频率的权重,从而有效提高了HFWEO对干扰信号的抑制作用;使用相关峭度准则确定合适的阶次,保证HFWEO在提高抗干扰性的同时又引入较少的高频噪声,从而实现更可靠的轴箱轴承故障诊断。使用所提出的解调方法对仿真信号与轴箱轴承振动信号进行解调,并与传统解调方法进行对比,结果表明,提出的HFWEO能量算子对干扰具有很好的抑制作用,可以在较低信号干扰比情况下具有良好的解调效果,同时所提的相关峭度准则可以准确地确定最佳的HFWEO阶次,在复杂干扰情况下依然可以有效提取轴承故障冲击,克服了传统解调方法在干扰严重时的局限性,抑制了干扰的影响,对信号中故障冲击识别更加有效,为更准确、快速判断轴承故障类型提供了可靠保证。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年12期）

周洋,向阳,黄陈哲,黄进安^[3]（2019）在《基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法》一文中研究指出对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF。然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构。最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率。运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2019年04期）

任学平,李攀,乔海懋^[4]（2019）在《基于CEEMD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究》一文中研究指出滚动轴承出现局部损伤时,故障时域信号中会出现周期性冲击特征,为了能够准确地提取故障特征信息,提出了CEEMD和Teager能量算子相结合的故障诊断方法。首先应用CEEMD方法对轴承故障信号进行预处理,结果得到一系列本征模态分量,依据相关系数准则,从分解结果中选取相关系数最大的分量作为研究对象;然后采用Teager能量算子对选出分量进行解调处理;最后从得到的能量谱图中即可准确地获取故障特征信息。通过对仿真信号和轴承实验数据进行诊断分析,结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年08期）

靳行,林建辉^[5]（2019）在《应用VMD与Teager能量算子的结构模态系统辨识》一文中研究指出针对变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)参数选择对结构模态特征识别的影响,应用VMD和Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)提出了一种新的结构系统辨识方法,根据VMD层数参量K的变化寻找稳定的极点,用于识别结构模态特性。为了满足TEO对单分量的要求,采用VMD方法将振动信号分解成不同尺度的细节信号(band-limited intrinsic mode function,简称BIMF)。对BIMF使用TEO法估计固有频率与阻尼比,使用层数参量K时形成的稳态极点判断真实结构模态系统参数,去除虚假分量。进行了数值和实验验证,并与传统方法进行比较,结果表明,所提出的方法在传统模态分析与环境激励的模态分析均为有效、准确且可行的。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年03期）

李浩然,吕延森^[6]（2019）在《基于能量算子的煤矿机电设备故障诊断方法》一文中研究指出为保证煤矿机电设备的健康运行,开展了故障诊断与检修的方法分析,作为能源学中一个重要的衡量指标,能量算子经常被用在煤矿机电设备的故障诊断中。通过分析认为,能量算子的算法准确度高,错误率小,可以节约大量的人力物力财力;利用能量算子得到的数据和图谱可以提供非常大的信息量,比如能量算子的解调频谱,峰值可以反映出很多问题,在设备的故障诊断中,能量算子使煤矿机电设备中的问题分析变得简单,因此在煤矿机电设备领域的应用十分广泛。同时总结了利用能量算子的各种图像和数据进行诊断得到的信息量巨大,需要具备深厚的物理和数学知识储备。(本文来源于《陕西煤炭》期刊2019年03期）

史燕燕,白静^[7]（2019）在《融合CFCC和Teager能量算子倒谱参数的语音识别》一文中研究指出针对现有表征语音特性的特征提取不完善的问题,提出了一种耳蜗滤波倒谱系数(Cochlear Filter Cepstral Coefficients,CFCC)和Teager能量算子倒谱参数(Teager Energy Operators Cepstral Coefficients,TEOCC)相互融合的方法。该方法将表征人耳听觉特性的CFCC和体现非线性能量特性的TEOCC的融合特征应用到语音识别系统中,并联合主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)对该融合特征进行特征选择和优化,最后通过支持向量机进行语音识别。实验结果表明:该融合特征与单一特征相比具有更佳的语音识别性能,结合PCA后其语音识别的准确率平均提高了3.7%。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年05期）

徐元博,蔡宗琰,丁凯^[8]（2019）在《复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出针对对称差分能量算子对噪声和振动干扰较为敏感的不足,在其基础上提出了对称差分解析能量算子。对称差分解析能量算子在很大程度上克服了噪声和振动干扰的影响,能从重度污染的信号中提取出微弱的故障信号频率,因此具有更强的鲁棒性。将该方法应用于模拟实验和真实轴承故障诊断实验中,并且与对称差分能量算子和传统能量算子进行对比,该方法取得了良好的诊断效果,体现了优越性。将该方法应用于故障诊断领域,尤其是工作背景复杂的环境下,有着很大的实际意义。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年08期）

刘泽潮,林建辉,丁建明,吴文逸^[9]（2019）在《变步长频率加权能量算子在轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出通过包络解调可以提取调制信号中的周期成分来实现轴承故障的早期诊断与预警。但在进行包络解调时,需要解调信号必须为单调幅调频信号,且解调效果容易受到其他干扰信号的影响。频率加权能量算子较包络解调具有更高鲁棒性,但频率加权能量算子在离散化时使用的中点平均差分方法对中心频率较低的调制信号进行解调时鲁棒性较差。因此变步长频率加权能量算子通过改变步长参数来增强其在中心频率较低时的鲁棒性。通过分析与试验验证表明,变步长频率加权能量算子在整个频带都具有较好的解调效果。变步长频率加权能量算子可以在信号未经分解的前提下实现不同共振频带的解调,所以具有更强的工程应用价值。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年07期）

吴聪,高云鹏,张韵琦,滕召胜,周良璋^[10]（2019）在《基于改进能量算子和K-RV互卷积窗的闪变参数检测》一文中研究指出IEC标准61000-4-15推荐采用正弦波和矩形波两种波形对闪变仪检验,目前电压闪变检测研究主要针对正弦波调制模型,而人眼更加敏感的矩形波调制下的闪变快速准确检测研究较少。针对矩形波调制下的闪变快速准确检测,建立基于间隔采样改进能量算子的波动分量提取算法,构建新型优化K-RV互卷积窗函数,推导基于新型K-RV互卷积窗叁谱线改进快速傅里叶变换(FFT)谱分析方法,据此提出基于改进能量算子新型K-RV互卷积窗的矩形波调制闪变检测方法,开发基于PXI+LabVIEW架构的电压闪变参数检测平台。仿真与实验结果表明,所提出的算法在简单矩形波调制、多频率调制、含有各类谐波干扰、电网基波频率变动及含有噪声干扰情况下,均能有效实现闪变的准确检测与分析,相比传统方法具有更高的准确度。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年04期）

能量算子论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

针对轴箱轴承振动信号中微弱故障冲击难以识别的问题,提出了高阶频率加权能量算子的信号解调方法,进而完成轴箱轴承的故障诊断。频率加权能量算子(FWEO)通过在解调时加入信号中瞬时频率的权重,从而提高了干扰情况下解调的鲁棒性,但是当干扰信号能量较大时,FWEO依然无法有效解调轴承的故障冲击信息。因此,在FWEO基础上通过高阶的导数运算,形成了高阶频率加权能量算子(HFWEO)。HFWEO通过高阶导数运算提高了瞬时频率的权重,从而有效提高了HFWEO对干扰信号的抑制作用;使用相关峭度准则确定合适的阶次,保证HFWEO在提高抗干扰性的同时又引入较少的高频噪声,从而实现更可靠的轴箱轴承故障诊断。使用所提出的解调方法对仿真信号与轴箱轴承振动信号进行解调,并与传统解调方法进行对比,结果表明,提出的HFWEO能量算子对干扰具有很好的抑制作用,可以在较低信号干扰比情况下具有良好的解调效果,同时所提的相关峭度准则可以准确地确定最佳的HFWEO阶次,在复杂干扰情况下依然可以有效提取轴承故障冲击,克服了传统解调方法在干扰严重时的局限性,抑制了干扰的影响,对信号中故障冲击识别更加有效,为更准确、快速判断轴承故障类型提供了可靠保证。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

能量算子论文参考文献

[1].古庭赟,高云鹏,吴聪,吕黔苏,高吉普.基于改进能量算子和六项余弦窗频谱校正的电压闪变包络参数检测[J].电力系统保护与控制.2019

[2].刘泽潮,张兵,易彩,吴文逸,黄晨光.高阶频率加权能量算子在列车轴箱轴承故障诊断中的应用[J].西安交通大学学报.2019

[3].周洋,向阳,黄陈哲,黄进安.基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法[J].噪声与振动控制.2019

[4].任学平,李攀,乔海懋.基于CEEMD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究[J].机械设计与制造.2019

[5].靳行,林建辉.应用VMD与Teager能量算子的结构模态系统辨识[J].振动.测试与诊断.2019

[6].李浩然,吕延森.基于能量算子的煤矿机电设备故障诊断方法[J].陕西煤炭.2019

[7].史燕燕,白静.融合CFCC和Teager能量算子倒谱参数的语音识别[J].计算机科学.2019

[8].徐元博,蔡宗琰,丁凯.复杂背景下对称差分解析能量算子在轴承故障诊断中的应用[J].振动与冲击.2019

[9].刘泽潮,林建辉,丁建明,吴文逸.变步长频率加权能量算子在轴承故障诊断中的应用[J].振动与冲击.2019

[10].吴聪,高云鹏,张韵琦,滕召胜,周良璋.基于改进能量算子和K-RV互卷积窗的闪变参数检测[J].仪器仪表学报.2019

论文知识图

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