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基于自适应加权非凸正则化和全变分的稀疏SAR成像

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电讯技术 2023年第10期63卷 1515-1523页

作者：李家强胡张燕姚昌华郭桂祥陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统压缩感知(Compressive Sensing, CS)重构算法成像精度低及抗噪性能差等问题,提出了一种基于自适应加权极小极大凹罚函数和全变分的稀疏合成孔径雷达(Synthetic Aperture Imaging Radar, SAR)成像重建方法。首先,将加权思想同非... 详细信息

针对传统压缩感知(Compressive Sensing, CS)重构算法成像精度低及抗噪性能差等问题,提出了一种基于自适应加权极小极大凹罚函数和全变分的稀疏合成孔径雷达(Synthetic Aperture Imaging Radar, SAR)成像重建方法。首先,将加权思想同非凸函数簇中的极小极大凹罚函数结合,以进一步促进解的稀疏性;然后,与全变分判罚函数线性组合构成复合正则化器,以进一步提高抗噪性能;最后,采用交替方向乘子法求解该成像模型,并在求解过程中使用方位-距离解耦算子替换测量矩阵及其厄米特转置以减少存储空间。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法相比于其他算法有更好的聚焦性能和重建精度。

关键词：稀疏SAR成像自适应加权非凸正则化全变分极小极大凹罚函数

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基于ADMM的非凸正则化轴承故障诊断方法研究

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矿山机械 2021年第2期49卷 49-55页

作者：张方晨卢威宋浏阳王华庆北京化工大学机电工程学院北京100029

旋转机械振动信号往往包含大量干扰,采用传统稀疏表示模型难以准确提取故障信息,针对此问题,提出了一种基于交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM) 的非凸正则化稀疏表示方法。该方法首先构造一个非凸正... 详细信息

旋转机械振动信号往往包含大量干扰,采用传统稀疏表示模型难以准确提取故障信息,针对此问题,提出了一种基于交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM) 的非凸正则化稀疏表示方法。该方法首先构造一个非凸正则化稀疏表示模型,即在基于 l1 范数正则化的传统稀疏表示模型上增加非凸惩罚函数,然后运用 ADMM 算法求解构造的稀疏优化问题,最后将求得的稀疏重构信号进行 Hilbert 包络谱分析以提取故障特征成分,使用仿真及实测信号验证该方法的有效性,与正交匹配追踪 (OMP) 算法相比,基于 ADMM 的非凸正则化轴承故障诊断方法能够显著消除振动信号的噪声干扰,有效增强微弱故障特征,实现轴承微弱故障的准确诊断。

关键词：稀疏表示非凸正则化交替方向乘子法故障诊断

基于空间稀疏先验的冲击载荷识别频域非凸稀疏正则化方法

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振动与冲击 2024年第14期43卷 148-155,188页

作者：陈林王亚南程昊刘军江乔百杰陈雪峰西安交通大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049 北京强度环境研究所北京100076

复合材料因其强度高、刚度高、密度小等优点而广泛应用于航空、航天等领域。但由于其抗冲击性差,监测作用于复合材料结构上的冲击载荷对于结构快速检测损伤十分重要。经典的Tikhonov正则化方法在欠定情况下求解载荷识别问题时容易在载... 详细信息

复合材料因其强度高、刚度高、密度小等优点而广泛应用于航空、航天等领域。但由于其抗冲击性差,监测作用于复合材料结构上的冲击载荷对于结构快速检测损伤十分重要。经典的Tikhonov正则化方法在欠定情况下求解载荷识别问题时容易在载荷非加载区识别出虚假力;近年来兴起的L1范数稀疏正则化方法在识别冲击载荷时常低估载荷的幅值。为了突破这些方法的局限以实现更高精度的冲击载荷识别,该研究基于冲击载荷的空间稀疏先验,提出一种新的冲击载荷识别频域非凸稀疏正则化方法。所提出的方法结合了广义极小极大凹惩罚项的非凸优势以及非凸保凸的特性,利用向前向后分裂算法进行凸优化求解,既避免了非凸优化容易收敛到局部最优解的问题,又促进了解的稀疏。分别在复合材料梁和复合材料层合板上开展了冲击载荷试验验证,试验结果表明,无论在正定还是欠定的情况下,所提出方法能在精准定位冲击位置的同时重构冲击载荷的时间历程,且该方法在促进解稀疏和识别载荷幅值方面的表现都优于L1正则化方法,其中幅值识别精度能比L1正则化提升50%以上。

关键词：复合材料冲击载荷识别非凸正则化稀疏先验

一种基于非凸正则化模型的逆合成孔径雷达成像算法研究

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西北工业大学学报 2024年第5期42卷 875-881页

作者：赵亚楠叶方捷王超杨丰源朱峰中国电子科技集团第二十八研究所江苏南京210007 南开大学数学科学学院天津300071

逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0正则化模型,基于Majorization-Minimization(... 详细信息

逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0正则化模型,基于Majorization-Minimization(MM)迭代算法框架并采用支撑集收缩策略提出了一种新的雷达成像算法——迭代支撑集收缩算法。迭代支撑集收缩算法是一个简单高效的算法,数值实验表明迭代支撑集收缩算法在逆合成孔径雷达成像中表现优异。

关键词：逆合成孔径雷达成像非凸正则化 MM算法支撑集收缩

基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法

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北京化工大学学报（自然科学版） 2024年第5期51卷 97-105页

作者：郝彦嵩王华庆中国联合重型燃气轮机技术有限公司北京100016 北京化工大学机电工程学院北京100029

用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障... 详细信息

用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难。为解决上述问题,提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法,通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性,并确保目标函数的全局凸性,从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度。该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下,通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性,从而解决滚动轴承的多故障诊断问题。通过仿真实验对所提方法进行验证,基于非凸正则化的均方根误差(RMSE)最优值小于0.5,故障特征更为明显,优于传统方法。以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例,外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别,表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断。

关键词：复合故障诊断稀疏成分分析凸优化非凸正则化

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基于非凸正则化的自然图像去模糊算法和实现

基于非凸正则化的自然图像去模糊算法和实现

作者：钟兴伟华南理工大学

学位级别：硕士

图像去模糊是对受到外界因素干扰导致获得的不理想图像进行处理,尽可能得到细节更丰富,更加接近于原始的清晰图像的技术。基于正则化的图像去模糊方法主要是利用图像的先验知识来得到有效的去模糊算法,其中基于正则化的自然图像去模糊... 详细信息

图像去模糊是对受到外界因素干扰导致获得的不理想图像进行处理,尽可能得到细节更丰富,更加接近于原始的清晰图像的技术。基于正则化的图像去模糊方法主要是利用图像的先验知识来得到有效的去模糊算法,其中基于正则化的自然图像去模糊方法尝试将自然图像的统计特性用于图像去模糊并获得高质量的恢复图像。本文针对基于正则化的自然图像去模糊算法进行研究,主要包括非凸正则化自然图像的去模糊算法以及算法在硬件系统中的具体实现。在非凸正则化自然图像的去模糊算法方面:针对变分框架中正则子的选取,本文尝试在凸全有界变分模型中应用非凸正则子来进行图像去模糊,然后使用一种与迭代再加权最小二乘(IRLS)方法类似的基于交替方向的乘子方法(ADMM)的迭代再加权方法进行求解,实验数据表明所得到的非凸模型应用于图像去模糊会得到更好的效果和更快的速度;另外,针对IRLS算法速度太慢,以及现有的非凸lp正则化自然图像去模糊算法(即解析解及封闭阈值算法)只能求解特定p值(p=1/2;p=2/3)的不足。本文得到非凸范数l0.8正则项快速解析解和封闭阈值解方法,与IRLS算法相比在运算时间上显著减少,在计算效率上也得到了显著提升;接下来,本文进一步提出了更通用的lp(0.5 ≤p ≤1)非凸正则项快速解析解和封闭阈值解方法,通过实验表明,该方法相对于特定p值条件下(p=1/2;p=2/3)的非凸正则化算法更具有通用性和适应性。在硬件实现方面:将非凸正则化的自然图像去模糊核心算法在TMS320C674X型号的DSP上进行实现,通过硬件仿真工具在CCS的集成开发环境中验证测试,对验证结果进行分析比较发现,在DSP板上处理的效果与Matlab仿真效果基本一致,本文非凸正则化的自然图像去模糊核心算法通过DSP硬件加速能进一步提高算法的处理速度。

关键词：图像去模糊非凸正则化自然图像硬件实现

基于非凸正则化组稀疏模型的滚动轴承故障诊断方法研究

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基于非凸正则化组稀疏模型的滚动轴承故障诊断方法研究

作者：黎芷昕燕山大学

学位级别：硕士

滚动轴承作为旋转机械传动系统的关键支撑部件,为风力发电机的承载与动力传递提供了坚强的保障。然而,由于风力发电机通常在恶劣环境下长时间连续运行,滚动轴承不可避免地会出现点蚀、磨损等局部故障,从而导致整个系统崩溃甚至人员伤亡... 详细信息

滚动轴承作为旋转机械传动系统的关键支撑部件,为风力发电机的承载与动力传递提供了坚强的保障。然而,由于风力发电机通常在恶劣环境下长时间连续运行,滚动轴承不可避免地会出现点蚀、磨损等局部故障,从而导致整个系统崩溃甚至人员伤亡。研究发现,当滚动轴承发生局部损伤时,将产生在时域表现为周期性瞬态脉冲的故障特征。然而,传感器采集的数据容易受到环境噪声和电磁干扰的污染,这使得很难从原始数据中直接识别出轴承故障特征信息。由于稀疏表示模型可以准确捕捉淹没在噪声中的故障特征,因此,本文基于稀疏表示理论,研究周期瞬态特征的提取问题,从而准确检测滚动轴承的健康状态。论文主要工作如下:(1)针对从混合信号中分离故障特征过于依赖先验知识的问题,提出了基于双树复小波包变换与混合非凸二阶差分组稀疏模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于轴承故障信号的结构特点,将二阶差分模型与组稀疏模型融合,从而自适应分离出含噪信号中的故障特征,并进一步引入非凸惩罚项来提升重构信号的稀疏性。其次,利用双树复小波包变换分解振动信号,以平均子带峭度与构造的能量指标作为频带选取准则,有效消除了谐波和高斯噪声的干扰。然后,基于能量指标提出了一种正则化参数选定策略;讨论了所提模型的严格保凸条件,采用高效小波差分优化算法与极大极小优化算法求解目标函数。最后,利用数值仿真和风力发电机实测数据验证了所提方法在滚动轴承单故障检测中的有效性和优越性。(2)针对强噪声下微弱周期脉冲难以有效提取的问题,本文基于弹性网和L范数构造了一种非凸惩罚函数,提出了一种稀疏性增强周期组稀疏模型用以检测滚动轴承故障。提出的稀疏模型中,非凸惩罚函数的内部函数采用周期引导的弹性网组稀疏约束,并利用包络自相关函数动态更新周期先验信息,提高群内高度相关特征的提取精度。同时,在惩罚函数中引入非凸L范数来约束整体变量的稀疏性,从而在保持微弱脉冲振幅的前提下引导故障特征组内和组间的稀疏性。构建了一个综合评价指标作为蛾焰算法的适应度函数,实现了模型参数的自动选择。在极大极小优化算法和改进的软阈值算法的基础上,给出了模型目标函数的求解过程,并对所提方法的性能进行了分析。最后,借助两组滚动轴承故障数据验证了所提方法在弱周期脉冲的提取方面的有效性和优越性。

关键词：滚动轴承稀疏表示非凸正则化组稀疏模型故障特征提取

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基于复合正则化的稀疏SAR成像方法研究

信号处理 2024年第10期40卷 1895-1909页

作者：高志奇李贺贺黄平平谭维贤徐伟内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010051

随着高分辨率对地观测要求的不断提高,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的应用将越来越广泛。针对高分辨率SAR成像存在数据量大、存储难度高、计算时间长等问题,目前常用的解决方法是在SAR成像模型中引入压缩感知(Compressed... 详细信息

随着高分辨率对地观测要求的不断提高,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的应用将越来越广泛。针对高分辨率SAR成像存在数据量大、存储难度高、计算时间长等问题,目前常用的解决方法是在SAR成像模型中引入压缩感知(Compressed Sensing,CS)的方法降低采样率和数据量。通常使用单一的正则化作为约束条件,可以抑制点目标旁瓣,实现点目标特征增强,但是观测场景中可能存在多种目标类型,因此使用单一正则化约束难以满足多种特征增强的要求。本文提出了一种基于复合正则化的稀疏高分辨SAR成像方法,通过压缩感知降低数据量,并使用多种正则化的线性组合作为约束条件,增强观测场景中不同类型目标的特征,实现复杂场景中高分辨率对地观测的要求。该方法在稀疏SAR成像模型中引入非凸正则化和全变分(Total Variation,TV)正则化作为约束条件,减小稀疏重构误差、增强区域目标的特征,降低噪声对成像结果的影响,提高成像质量;采用改进的交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)实现复合正则化约束的求解,减少计算时间、快速重构图像;使用方位距离解耦算子代替观测矩阵及其共轭转置,进一步降低计算复杂度。仿真和实测数据实验表明,本文所提算法可以对点目标和区域目标进行特征增强,减小计算复杂度,提高收敛性能,实现快速高分辨的图像重构。

关键词：合成孔径雷达成像非凸正则化全变分正则化交替方向乘子法

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基于L1/2正则化理论的地震稀疏反褶积

石油物探 2019年第6期58卷 855-863页

作者：康治梁张雪冰成都理工大学地球物理学院四川成都610059 加拿大多伦多大学物理学院安大略多伦多ON M5S 1A7 吉林建筑大学测绘与勘查工程学院吉林长春130118

地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L ... 详细信息

地震反褶积是一种重要的压缩地震子波、提高薄层纵向分辨率的地震数据处理方法。在层状地层的假设下,反射系数可视作稀疏的脉冲序列,所以地震反褶积可以描述为一个稀疏求解问题,L 1正则化被广泛用于解决稀疏问题,但近年来一些文献证明L 1正则化的稀疏表达能力不是最优的。针对这一问题,基于快速发展的L 1/2正则化理论,提出将L 1/2正则化作为反射系数的稀疏约束进行地震反褶积处理,并使用其特定的阈值迭代算法进行求解,对单道模型的测试证实了该方法对正则化参数和噪声有较好的适应能力。简单二维模型和Marmousi2模型数据的测试结果表明,基于该方法的反演结果能较好地拟合反射系数振幅,并且对噪声干扰的鲁棒性更强,能够更好地保护弱反射系数。实际数据应用结果表明,该方法能有效消除子波影响,较好地分辨出薄层结构和透镜体结构,为地震数据高分辨处理提供了有力工具。

关键词：地震反演稀疏性 L 1正则化 L 1/2正则化理论非凸正则化高分辨率薄层识别