基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法技术

本发明专利技术公开一种基于样条调频小波‑同步压缩算法的瞬时频率估计方法，通过增加计算过程中频率曲线相关性分析避免样条曲线过拟合，确保频率分析结果的准确性；根据高斯窗和SCT变换前后频率分布特点明确了积分区间的长度和高斯窗的最优窗口宽度；根据不同信噪比噪声对重构信号频率估计精度的影响修正计算出的频率曲线，减小频率估计误差。

【技术实现步骤摘要】
基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法
本专利技术涉及旋转机械振动信号分析研究领域，尤其涉及一种基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法。
技术介绍
瞬时频率是刻画和描述旋转机械运动时频特征的重要参数。旋转机械故障特征往往与瞬时频率呈倍频关系，通过观测振动信号的频率成分，可诊断系统故障原因。机械在旋转过程中，特别是起动和停机阶段，往往更容易观测到难以发现的系统缺陷。因此，精确地估计瞬时频率，对准确进行旋转机械升降速阶段振动信号分析尤为重要。瞬时频率为信号相位的导数，旋转机械振动信号的瞬时频率估计，有传统的短时傅里叶变换(short-timeFouriertransform,STFT)谱峰检测法、小波变换(wavelettransform,WT)和隐马尔可夫模型瞬时频率估计方法。传统的STFT谱峰检测法因窗口长度固定，频率分辨率低，不能有效区分各频率成分。WT法改进了窗口长度对频率分辨率的影响，但频率分析精度仍有待提升。隐马尔可夫模型瞬时频率估计方法采用了大量的矩阵运算，运算量巨大。STFT和WT都是采用与时间轴或频率轴平行的线段来逼近信号的时频特征，不同频率信号分析结果的叠加加宽了频率带宽、降低频率分辨率。杨扬【YangY,PengZK,MengG,etal.Spline-KernelledChirpletTransformfortheAnalysisofSignalsWithTime-VaryingFrequencyandItsApplication[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2011,59(3):1612-1621.(杨扬,彭志科,等.时变频率信号分析的样条核chirplet变换及其应用[J].IEEE工业电子学报,2011,59(3):1612-1621)】提出的参数化样条调频小波变换(SCT)时频分析通过旋转和平移算子采用有一定斜率的线段逼近信号，获得更高的逼近精度，Daubechies【DaubechiesI,LuJ,WuHT.Synchrosqueezedwavelettransforms:Anempiricalmodedecomposition-liketool[J].AppliedandComputationalHarmonicAnalysis,2011,30(2):243-261.(DaubechiesI,LuJ,WuHT.同步压缩小波变换：一种类似经验模式分解的工具[J].谐波分析计算与应用,2011,30(2):243-261)】提出的同步压缩算法(SST)，进一步提高了瞬时频率估计过程中的频率分辨率。上述现有技术中，SCT有效反映了振动信号瞬时频率随时间的变化趋势，SST提高了频率分辨率。但是，SCT在应用过程中存在过拟合的问题，使估计的频率有较大偏差；SST在重构信号时难以确定有效的积分区间，积分区间直接影响了重构信号的精度。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点，提出一种基于样条调频小波-同步压缩算法(SynchrosqueezingSpline-KernelledChirpletTransform，SSCT)的瞬时频率估计方法，通过增加计算过程中频率曲线相关性分析避免样条曲线过拟合，确保频率分析结果的准确性；根据高斯窗和SCT变换前后频率分布特点明确了积分区间的长度和高斯窗的最优窗口宽度；根据不同信噪比噪声对重构信号频率估计精度的影响修正计算出的频率曲线，减小频率估计误差。本专利技术是通过以下技术方案予以实现的：基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法，包括：S1.测量旋转机械轴系振动数据，得到目标信号s(t)；S2.利用样条调频小波-同步压缩变换估计目标信号s(t)的主频瞬时频率，并根据小波变换主频的时频曲线判断样条小波调频变换终止条件；S3.根据主频信号重新构建振动信号，利用样条调频小波-同步压缩变换分析不同信噪比下重构信号的估计频率与瞬时频率的相对误差；S4.根据重构信号分离出原始信号中的噪声成分，估计噪声导致的频率误差并修正目标信号的估计频率。作为进一步的技术方案，S2进一步包括：S21.运用小波变换得到目标信号s(t)的时频分布WT(t,ω)；S22.检测时频分布峰值IF(0)(t,ω)；S23.运用样条拟合得到样条曲线拟合参数；S24.根据S23得到的样条参数初始化核函数ΦR,(k)和ΦS,(k)；S25.通过时频变换得到目标信号s(t)的时频表示SCT(k)(t,ω)；S26.检测SCT(k)(t,ω)的峰值得到信号s(t)时频分布的脊线IF(k)(t,ω)，作为s(t)的SSCT时频变换结果SSCTs(t,ω)；S27.判断IF(k)(t,ω)与IF(0)(t,ω)的相关性是否满足Corrcoef(IF(k)(t),IF(0)(t))＞corr，其中，Corrcoef为相关系数，corr为相关性判断标准，一般corr≥0.80；如果满足，说明样条拟合没有发生过拟合，此时转至S28；如果不满足，则结束计算，取上一次循环计算得到的SCT(k-1)(t,ω)和IF(k-1)(t,ω)为最终的时频分析结果；S28.判断是否满足|IF(k)(t,ω)－IF(k-1)(t,ω)|<ε，其中ε为迭代计算精度。如果满足，计算结束，SCT(k)(t,ω)为最终时频分析结果，IF(k)(t,ω)为SCT(k)(t,ω)经同步压缩变换后的信号时频曲线；如果不满足，转至S23，迭代计算直到计算结束。作为进一步的技术方案，S2进一步包括：如果不满足Corrcoef(IF(k)(t,ω),IF(0)(t,ω))＞corr，则优化样条拟合的计算方法，直到计算结果满足样条拟合要求。作为进一步的技术方案，S3进一步包括：S31.确定主频信号的积分区间ds：积分区间的宽度其中σ为高斯函数的标准方差，m为沿时频平面内的时间-频率切线斜率，fmax为信号IF(k)(t,ω)的峰值频率；高斯窗的最优窗口宽度下，信号变换结果SCT(t,ω)在频率-幅值平面内的中心瓣宽度最窄、聚集性最为集中，ds之外的部分接近于0，其中fs为信号s(t)的采样频率；S32.信号重构计算：待积分的曲线由散点构成，根据SCT(t,ω)在频率-幅值平面内对称分布的特点，将该曲线散点按对称轴f＝fmax水平翻转，对翻转前后的全部数据点的拟合曲线在积分区间内进行积分计算，得到重构信号x(t)；S33.根据采集到的振动信号s(t)和重构信号x(t)得到信号中的噪声n(t)＝s(t)－x(t)；S34.利用噪声n(t)和重构信号x(t)构建信号y(t)＝b·n(t)+x(t)，对y(t)重复步骤S2和S31～S33，计算不同信噪比下估计频率SSCTy(t,ω)与重构信号x(t)的频率SSCTx(t,ω)之间误差修正系数h，其中b为噪声变换系数，取值范本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法，其特征在于，包括：/nS1.采集旋转机械轴系振动信号s(t)；/nS2.利用样条调频小波-同步压缩变换对振动信号s(t)进行时频分析，得到信号的主频瞬时频率IF(t,ω)，根据主频瞬时频率IF(t,ω)与小波变换所得主频WT(t,ω)时频曲线的相关度判断样条小波调频变换终止条件；/nS3.根据样条调频小波-同步压缩变换所得主频瞬时频率IF(t,ω)重新构建振动信号x(t)；/nS4.根据重构信号x(t)分离出原始信号s(t)中的噪声成分n(t)＝s(t)－x(t)，利用样条调频小波-同步压缩变换分析不同噪声系数b下重构信号y(t)＝x(t)+b·n(t)的估计频率IF

【技术特征摘要】
1.基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法，其特征在于，包括：
S1.采集旋转机械轴系振动信号s(t)；
S2.利用样条调频小波-同步压缩变换对振动信号s(t)进行时频分析，得到信号的主频瞬时频率IF(t,ω)，根据主频瞬时频率IF(t,ω)与小波变换所得主频WT(t,ω)时频曲线的相关度判断样条小波调频变换终止条件；
S3.根据样条调频小波-同步压缩变换所得主频瞬时频率IF(t,ω)重新构建振动信号x(t)；
S4.根据重构信号x(t)分离出原始信号s(t)中的噪声成分n(t)＝s(t)－x(t)，利用样条调频小波-同步压缩变换分析不同噪声系数b下重构信号y(t)＝x(t)+b·n(t)的估计频率IFy(t,ω)与瞬时频率IF(t,ω)的相对误差，根据噪声系数b与估计频率误差之间的关系并修正s(t)的估计频率IF(t,ω)。


2.根据权利要求1所述的基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法，其特征在于，S2进一步包括：
S21.运用小波变换得到s(t)的时频分布WT(t,ω)；
S22.检测时频分布峰值IF(0)(t,ω)；
S23.运用样条拟合得到样条曲线拟合参数；
S24.根据S23得到的样条参数初始化核函数ΦR,(k)和ΦS,(k)；
S25.通过时频变换得到s(t)的时频表示SCT(k)(t,ω)；
S26.检测SCT(k)(t,ω)的峰值得到信号s(t)时频分布的脊线IF(k)(t,ω)，作为s(t)的SSCT时频变换结果SSCTs(t,ω)；
S27.判断IF(k)(t,ω)与IF(0)(t,ω)的相关性是否满足Corrcoef(IF(k)(t,ω),IF(0)(t,ω))＞corr，其中，Corrcoef为相关系数，corr为相关性判断标准，corr≥0.80；如果满足，说明样条拟合没有发生过拟合，此时转至S28；如果不满足，则结束计算；
S28.判断是否满足|IF(k)(t,ω)－IF(k-1)(t,ω)|<ε，其中ε为迭代计算精度；如果满足，计算结束，SCT(k)(t,ω)为最终时频分析结果，IF(k-1)(t,ω)为SCT(k)(t,ω)经同步压缩变换后的信号时频曲线；如果不满足，转至S23，迭代计算直到计算结束。


3.根据权利要求2所述的基于样条调频小波-同步压缩算法的瞬时频率估计方法，其特征在于，S2...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘艳娜，李书明，郑源，王荣兴，倪维东，鞠军，李金阳，赖新芳，
申请(专利权)人：国电南京自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32