为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。...为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。该方法首先通过引入2阶瞬时振幅与相位得到精度更高的2阶瞬时频率估算位置。其次,搜索频率方向上时频系数的局部最大值所对应的2阶瞬时频率位置并根据这些位置对时频系数进行重排,从而得到2阶局部最大同步挤压变换后的瞬时频带。再次,运用动态规划法在限定频带范围内提取瞬时频率曲线。通过一组数值算例和一个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比既有的局部最大同步挤压变换算法,2阶局部最大同步挤压变换和动态规划的联合算法不仅具有较好的精度,而且具有更好的时频聚集性。展开更多
为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,...为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,利用该响应信号的功率谱密度特征曲线确定局部最大同步挤压算子中滑动窗的宽度;再次,通过局部最大同步挤压算子进行时频重排;最后,采用模极大值改进算法提取瞬时频率曲线。通过两个数值算例、一个滑动窗宽参数分析和一个时变拉索试验验证了所提方法的有效性,研究结果表明:利用功率谱密度特征曲线能够有效确定滑动窗的窗宽和模极大值算法的提取范围。相比局部最大同步挤压变换算法,基于滑动窗宽优化的LMSSGST具有更佳的瞬时频率识别效果。展开更多
针对多重同步挤压变换及其改进算法存在的未重排点问题,提出了一种基于最大系数的多重同步挤压变换(maximum coefficient based multi-synchrosqueezing transform,简称MCMSST)方法来识别时变结构非平稳响应信号的瞬时频率(instantaneou...针对多重同步挤压变换及其改进算法存在的未重排点问题,提出了一种基于最大系数的多重同步挤压变换(maximum coefficient based multi-synchrosqueezing transform,简称MCMSST)方法来识别时变结构非平稳响应信号的瞬时频率(instantaneous frequency,简称IF)。首先,引入傅里叶频谱来辅助多分量响应信号选取截止频率;其次,对响应信号进行短时傅里叶变换(short time fourier transform,简称STFT),针对短时傅里叶变换系数求取针对时间的偏导,从而获得估算的瞬时频率;然后,在对瞬时频率的估算值进行多次迭代的基础上,仅保留时频系数模值最大处所对应的估算瞬时频率,并将其余位置的瞬时频率值归零;最后,对时频系数模值最大处所对应的瞬时频率进行时频重排即可得到细化后的瞬时频带。由于基于MCMSST方法提取的是瞬时频带,故采用时频系数模极大值法在限定的频带范围内提取瞬时频率曲线。通过2组数值算例和1个铝合金悬臂梁质量突变试验,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,MCMSST方法不仅彻底解决了未重排点问题,而且提高了瞬时频率的识别精度和抗噪能力。展开更多
为解决局部最大同步挤压变换算法识别的频率精度不足及频带能量发散的问题,提出一种改进算法并将之命名为改进局部最大同步挤压变换方法(improved local maximum synchrosqueezing transform,ILMSST)。该方法首先对瞬时频率(instantaneo...为解决局部最大同步挤压变换算法识别的频率精度不足及频带能量发散的问题,提出一种改进算法并将之命名为改进局部最大同步挤压变换方法(improved local maximum synchrosqueezing transform,ILMSST)。该方法首先对瞬时频率(instantaneous freguency,IF)位置进行多次迭代,从而获得更高精度的瞬时频率位置。其次,搜索短时傅里叶系数模极大值的位置并上下平移该位置,得到初步估算的频带并将频带外的短时傅里叶系数归零。最后,搜索频率方向上短时傅里叶系数的局部最大值所对应的瞬时频率位置,根据这些位置对时频系数进行重排,进而得到细化的瞬时频带。通过2组数值算例、1个7层钢筋混凝土剪力墙振动台试验和1个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比现有的局部最大同步挤压变换方法,改进算法不仅提高了瞬时频率的估算精度,而且改善了响应信号瞬时频带的时频聚集性。展开更多
文摘为提升局部最大同步挤压变换估算瞬时频率的精度,本文结合2阶局部最大同步挤压变换(Second-order Local Maximum Synchrosqueezing Transform,SLMSST)和动态规划(Dynamic Optimization,DO)方法提出一种识别时变结构瞬时频率的新方法。该方法首先通过引入2阶瞬时振幅与相位得到精度更高的2阶瞬时频率估算位置。其次,搜索频率方向上时频系数的局部最大值所对应的2阶瞬时频率位置并根据这些位置对时频系数进行重排,从而得到2阶局部最大同步挤压变换后的瞬时频带。再次,运用动态规划法在限定频带范围内提取瞬时频率曲线。通过一组数值算例和一个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比既有的局部最大同步挤压变换算法,2阶局部最大同步挤压变换和动态规划的联合算法不仅具有较好的精度,而且具有更好的时频聚集性。
文摘为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,利用该响应信号的功率谱密度特征曲线确定局部最大同步挤压算子中滑动窗的宽度;再次,通过局部最大同步挤压算子进行时频重排;最后,采用模极大值改进算法提取瞬时频率曲线。通过两个数值算例、一个滑动窗宽参数分析和一个时变拉索试验验证了所提方法的有效性,研究结果表明:利用功率谱密度特征曲线能够有效确定滑动窗的窗宽和模极大值算法的提取范围。相比局部最大同步挤压变换算法,基于滑动窗宽优化的LMSSGST具有更佳的瞬时频率识别效果。
文摘针对多重同步挤压变换及其改进算法存在的未重排点问题,提出了一种基于最大系数的多重同步挤压变换(maximum coefficient based multi-synchrosqueezing transform,简称MCMSST)方法来识别时变结构非平稳响应信号的瞬时频率(instantaneous frequency,简称IF)。首先,引入傅里叶频谱来辅助多分量响应信号选取截止频率;其次,对响应信号进行短时傅里叶变换(short time fourier transform,简称STFT),针对短时傅里叶变换系数求取针对时间的偏导,从而获得估算的瞬时频率;然后,在对瞬时频率的估算值进行多次迭代的基础上,仅保留时频系数模值最大处所对应的估算瞬时频率,并将其余位置的瞬时频率值归零;最后,对时频系数模值最大处所对应的瞬时频率进行时频重排即可得到细化后的瞬时频带。由于基于MCMSST方法提取的是瞬时频带,故采用时频系数模极大值法在限定的频带范围内提取瞬时频率曲线。通过2组数值算例和1个铝合金悬臂梁质量突变试验,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,MCMSST方法不仅彻底解决了未重排点问题,而且提高了瞬时频率的识别精度和抗噪能力。
文摘为解决局部最大同步挤压变换算法识别的频率精度不足及频带能量发散的问题,提出一种改进算法并将之命名为改进局部最大同步挤压变换方法(improved local maximum synchrosqueezing transform,ILMSST)。该方法首先对瞬时频率(instantaneous freguency,IF)位置进行多次迭代,从而获得更高精度的瞬时频率位置。其次,搜索短时傅里叶系数模极大值的位置并上下平移该位置,得到初步估算的频带并将频带外的短时傅里叶系数归零。最后,搜索频率方向上短时傅里叶系数的局部最大值所对应的瞬时频率位置,根据这些位置对时频系数进行重排,进而得到细化的瞬时频带。通过2组数值算例、1个7层钢筋混凝土剪力墙振动台试验和1个时变拉索试验验证了所提新方法的有效性,研究结果表明:相比现有的局部最大同步挤压变换方法,改进算法不仅提高了瞬时频率的估算精度,而且改善了响应信号瞬时频带的时频聚集性。
