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基于随钻振动信号及深度学习的岩性智能预测方法研究

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煤田地质与勘探 2023年

作者：王胜赖昆张拯柏君罗中斌李冰乐张洁成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室

岩性智能预测在地质钻探中的意义十分重要，可以提高勘探、开采效率和成果质量。基于钻进过程中钻头破碎岩石产生的振动信号，提出一种岩性随钻智能预测方法。选取7类尺寸相同的不同岩性的岩石，并设计微钻实验方案，对岩石施加不同钻... 详细信息

岩性智能预测在地质钻探中的意义十分重要，可以提高勘探、开采效率和成果质量。基于钻进过程中钻头破碎岩石产生的振动信号，提出一种岩性随钻智能预测方法。选取7类尺寸相同的不同岩性的岩石，并设计微钻实验方案，对岩石施加不同钻速、转速以采集多钻进条件下的随钻三轴振动信号，对信号进行预处理滤除干扰信息，通过短时傅里叶变换生成表征信号时频域特征的时频图像，再利用多种数据增强方法增加图像数量并建立为数据库，以增强模型鲁棒性和泛化能力。改进深度学习中VGG11(Visual Geometry Group)卷积神经网络算法，将数据库划分为训练集：测试集=8:2，对训练集图像的有效信息进行特征提取、学习、迭代训练以获得岩性智能预测模型，并不断调整模型的3个超参数（学习率、批处理大小、迭代次数），使得测试集和训练集损失函数曲线拟合以提高模型预测精度。最后用测试集对模型进行多指标评估。实验结果表明：基于随钻振动数据训练得到的岩性智能预测模型泛化能力强，具有高预测精度，最终的整体岩性预测准确率达到96.85%。重点讨论了数据集数量对岩性预测准确率的影响；不同的钻进条件会引起随钻振动信号产生一定规律性的变化，岩石性质会使得振动信号在三轴方向上有所变化；X、Y、Z轴信号表征着钻进过程中钻头破碎岩石的不同过程。提出的岩性实时智能预测方法为钻探工程现场中岩性预测提供了一定的依据和借鉴。

关键词：岩性智能预测随钻三轴振动信号短时傅里叶变换数据增强改进VGG11算法

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一种半主动负刚度动力吸振器

振动与冲击 2021年第15期40卷 123-128,136页

作者：邢昭阳申永军邢海军李向红石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050043 石家庄铁道大学交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 石家庄铁道大学数理系石家庄050043

向振动控制系统中引入负刚度可以有效抑制系统的共振振幅,但是由于负刚度的特性,系统在低频区的响应会被放大。为了改善这一问题,将基于频率识别的控制策略应用到负刚度动力吸振器,通过短时傅里叶变换对外界激励信号进行时频分析以追踪... 详细信息

向振动控制系统中引入负刚度可以有效抑制系统的共振振幅,但是由于负刚度的特性,系统在低频区的响应会被放大。为了改善这一问题,将基于频率识别的控制策略应用到负刚度动力吸振器,通过短时傅里叶变换对外界激励信号进行时频分析以追踪频率随时间的变化情况,从而相应地改变系统的负刚度。在简谐激励和非平稳激励下与已有的模型进行了对比,证明了该模型具有更好的低频减振性能,能够在整个频率域内衰减系统振动。

关键词：动力吸振器半主动控制短时傅里叶变换负刚度

基于短时傅里叶变换的跳频信号频谱感知性能分析

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哈尔滨工程大学学报 2021年第6期42卷 902-907页

作者：陈增茂程功孙志国孙溶辰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

频谱感知作为认知无线电领域的核心技术,可以有效地识别出频谱空洞,为次级用户动态接入提供先验信息。本文针对跳频信号建立了频谱感知系统数学模型,通过短时傅里叶变换分析,在仅仅已知跳频频率集的情况下便可进行盲感知,不需进行信道... 详细信息

频谱感知作为认知无线电领域的核心技术,可以有效地识别出频谱空洞,为次级用户动态接入提供先验信息。本文针对跳频信号建立了频谱感知系统数学模型,通过短时傅里叶变换分析,在仅仅已知跳频频率集的情况下便可进行盲感知,不需进行信道划分即可对跳点位置和信号存在性同时进行检测。本文在AWGN、Rayleigh和Nakagami-m 3种不同衰落信道下推导了检测概率和虚警概率的理论闭环表达式,避免了传统方法需经过多次蒙特卡洛仿真确定门限带来的复杂性。最终通过最小化误差概率得到最优门限,并通过仿真结果验证了其正确性。

关键词：频谱感知认知无线电跳频信号跳点位置信号存在性短时傅里叶变换衰落信道最优门限

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短时傅里叶变换在火箭遥测数据处理中的应用

数据采集与处理 2012年第S1期27卷 163-166页

作者：王亚波沈林柳征勇上海宇航系统工程研究所上海201108

时频分析是分析时变信号和非平稳信号的重要手段,短时傅里叶变换是时频分析最基础也是最常用的方法,能够弥补经典的傅里叶变换的不足。运载火箭低频振动问题一直困扰航天工程人员,解决该问题首先是找出低频振动出现的规律。本文首先介... 详细信息

时频分析是分析时变信号和非平稳信号的重要手段,短时傅里叶变换是时频分析最基础也是最常用的方法,能够弥补经典的傅里叶变换的不足。运载火箭低频振动问题一直困扰航天工程人员,解决该问题首先是找出低频振动出现的规律。本文首先介绍了短时傅里叶变换的原理,并将其应用在运载火箭遥测数据低频振动信号处理中,将其与经典傅里叶变换做了比较。通过应用该方法到历发火箭的遥测数据中,就可以找出火箭低频振动规律,为解决该问题提供数据支撑。

关键词：短时傅里叶变换遥测数据时频分析

短时傅里叶变换在船舶欠定稀疏源信号盲分离中的应用

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舰船科学技术 2017年第3X期39卷 126-128页

作者：方敏陈传军四川托普信息技术职业学院四川成都610081

信号采集和信号处理对船舶等海上作业平台具有非常重要的意义,在船舶综合导航、通信和货物运输等方面有广泛应用。随着工业技术水平的提高,对于复杂噪声信号和稀疏源信号的处理得到了长足发展。本文基于短时傅里叶变换,系统分析船舶欠... 详细信息

信号采集和信号处理对船舶等海上作业平台具有非常重要的意义,在船舶综合导航、通信和货物运输等方面有广泛应用。随着工业技术水平的提高,对于复杂噪声信号和稀疏源信号的处理得到了长足发展。本文基于短时傅里叶变换,系统分析船舶欠定稀疏源信号的盲分离过程,并对该欠定信号盲分离的优化算法进行研究。

关键词：信号处理短时傅里叶变换欠定信号盲分离

一种低副瓣无混叠的线性调频信号时频分析方法

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电子与信息学报 2019年第11期41卷 2614-2622页

作者：刘会杰高新海郭汝江中国科学院微小卫星创新研究院上海201203 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 中国科学院大学北京100049

作为通信与勘探中广泛使用的一类信号,线性调频信号的参数分析经常采用基于Wigner-Ville分布(WVD)的时频分析方法。该方法具有高时频分辨率,但在交叉项、高副瓣以及频谱混叠问题上存在缺陷。该文提出一种名为空间变迹重排Wigner-Ville分... 详细信息

作为通信与勘探中广泛使用的一类信号,线性调频信号的参数分析经常采用基于Wigner-Ville分布(WVD)的时频分析方法。该方法具有高时频分辨率,但在交叉项、高副瓣以及频谱混叠问题上存在缺陷。该文提出一种名为空间变迹重排Wigner-Ville分布(SVA-rWVD)的时频分析方法,结合空间变迹技术(SVA)的副瓣抑制能力及短时傅里叶变换(STFT)的无混叠无交叉项特性,得到一个新的时频分布。基于单分量和多分量线性调频信号的仿真实验结果表明,该方法得到的时频分布可以降低副瓣水平至–40 dB以下同时消除交叉项及频谱混叠现象。

关键词：时频分析线性调频信号 Wigner-Ville分布空间变迹短时傅里叶变换

基于VMD-STFT提升源-荷互动可靠性的混合储能优化配置

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可再生能源 2023年第12期41卷 1626-1633页

作者：马永翔唐浦容闫群民李宏刚淡文国陕西理工大学电气工程学院陕西汉中723001 成都市水利电力勘测设计院有限公司四川成都610000 乌兰察布电业局内蒙古乌兰察布012000

针对独立微电网内源-荷供需量不平衡问题,文章在孤岛状态下的微电网需求侧添加了功率型和能量型相结合的混合储能系统。对微电网内满足功率平衡约束的净负荷功率序列信号使用变分模态分解法(VMD)进行混合储能的优化配置,利用中心频率法... 详细信息

针对独立微电网内源-荷供需量不平衡问题,文章在孤岛状态下的微电网需求侧添加了功率型和能量型相结合的混合储能系统。对微电网内满足功率平衡约束的净负荷功率序列信号使用变分模态分解法(VMD)进行混合储能的优化配置,利用中心频率法结合皮尔逊相关系数(Pearson)确定最优的分解层数,对分解结果采用短时傅里叶变换(STFT)进行时频分析,得出各分量的模态混叠情况,再根据不同类型储能的充放电频率响应特性进行高、低频功率的重构和分配;对分配结果采用可靠容量计算方法配置储能系统的额定容量和功率,计算配置总成本,并以储能元件的荷电状态(State of Charge,SOC)为依据,衡量系统的供电可靠性。通过对比使用经验模态分解法(EMD)和传统一阶低通滤法的研究结果,VMD分解方法能够有效克服EMD的模态混叠现象,同时提高系统配置的经济性及供电可靠性。

关键词：独立微电网混合储能变分模态分解法短时傅里叶变换

NMF的有监督算法在瞬变电磁信号降噪中的应用

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石油物探 2021年第3期60卷 421-429页

作者：熊松龄曾庆宁龙超王师琦祁潇潇郑展恒桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004

瞬变电磁信号易受各种噪声的干扰,尤其是在信号晚期,噪声甚至会淹没有效信号,严重影响了后期的反演。为此,提出了将瞬变电磁信号分为早中期和晚期两部分进行处理的思路,并首次将非负矩阵分解(NMF)的有监督算法应用于受噪声影响较大的瞬... 详细信息

瞬变电磁信号易受各种噪声的干扰,尤其是在信号晚期,噪声甚至会淹没有效信号,严重影响了后期的反演。为此,提出了将瞬变电磁信号分为早中期和晚期两部分进行处理的思路,并首次将非负矩阵分解(NMF)的有监督算法应用于受噪声影响较大的瞬变电磁晚期信号的处理。首先,在训练阶段,将纯净信号进行短时傅里叶变换和非负矩阵分解处理,得到表征信号特征的原子字典。然后,在降噪阶段,利用原子字典和降噪模型处理含噪信号,得到初步估计的瞬变电磁信号。最后,多次重复以上步骤,将初步估计的瞬变电磁信号的晚期数据和含噪信号的原始早中期数据分别累加,求各自的算术平均值,再将两者拼接,估计出最终的完整的瞬变电磁信号。仿真实验和实测数据处理结果表明,该算法可以有效改善信噪比和均方根误差,减少波形的失真,降噪效果明显优于小波变换、Hilbert-Huang变换(HHT)和奇异值分解(SVD)等传统降噪方法,为提高后续反演的准确度奠定了基础。

关键词：瞬变电磁信号短时傅里叶变换非负矩阵分解原子字典有监督算法算术平均值信噪比均方根误差

基于短时傅里叶变换和深度网络的模块化多电平换流器子模块IGBT开路故障诊断

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电工技术学报 2024年第12期39卷 3840-3854页

作者：朱琴跃于逸尘占岩文李杰华润恺同济大学电子与信息工程学院上海201804

针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电... 详细信息

针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电压信号的谐波分量信息作为故障诊断所需的特征参数。将所得到的特征参数进行处理后构建故障诊断样本,在通过深度置信网络实现故障类型快速检测的基础上,依据不同故障类型,构建多个基于卷积神经网络的故障定位网络,进而实现开路故障的检测与定位。通过129电平的MMC系统仿真模型和降功率的MMC实验系统搭建,对该文所提方法进行了验证。仿真和实验结果表明,所提故障诊断方法可以在减少传感器数量的基础上实现子模块开路故障的诊断,提高系统的可靠性。

关键词：模块化多电平换流器开路故障诊断短时傅里叶变换卷积神经网络