[发明专利]一种基于循环平稳密度谱的流致励源信号特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于循环平稳密度谱的流致励源信号特征提取方法，通过循环平稳特征函数，构建算法程序，得到初步的处理结果；然后根据归一化原理，将初步的处理结果归一化，降低整体幅值差异，使得图像表现明显，再次归一化并积分，得到循环频率及相应幅值比相关信息；最后通过反推的方式，重构信号并验证信号模型的可靠性。利用本方法提取流致励源信号，相比于传统理论推导加频谱分析的方式，更科学有效，建立的信号模型具有更大的实际指导意义。

技术领域

本发明属于信号处理与信号建模领域，尤其涉及到一种基于循环平稳密度谱的流致励源信号特征提取方法。

背景技术

传统流致励源信号是用傅里叶变换和小波分析等平稳信号分析方法，信号模型简单、分析方法受限，很难准确提取流致激励源的信号特征。

但是，现有技术中至少存在以下缺点和不足：传统频谱分析的方法都建立在假设信号是平稳信号的基础上，而现实中往往是非平稳信号，从而这些检测方法都有不合理的地方，不合实际。同时，由于物理知识不能达到以及计算量的复杂，信号的理论建模可靠性不是很高，往往达不到要求的指导意义。

发明内容

为解决现有的理论推导加频谱分析提取励源信号的局限性，本发明提供一种基于循环平稳密度谱的流致励源信号特征提取方法，相比于传统信号提取的方法，更科学、更接近实际信号，具有强大的实用性，提取的信号具有实际指导意义。

本发明的技术方案为：一种基于循环平稳密度谱的流致励源信号特征提取方法，包括以下步骤：

步骤1，使用传感器采集振动信号；

步骤2，将采集到的信号导入到循环平稳程序中，通过循环平稳特征的相关性特征函数检测，得到处理结果图像并保存相应的处理结果数据；

步骤3，根据循环平稳的基本原理初步建模，得到流致振动信号的幅度调制模型；

步骤4，根据已保存的处理结果数据，初步确定建模的模型参数；

步骤5，将构建好的模型及模型参数，作为仿真信号，用同样的循环平稳程序进行处理，用相关性系数验证模型的可靠性；

步骤6，比较仿真结果与实际检测结果的不同，改善模型以及模型参数，重构流致励源信号特征。

其中，步骤2的具体步骤为：

步骤2-1，将采集的振动信号用基于循环平稳特征的相关性特征函数检测，得到循环密度谱；

步骤2-2，将得到的循环密度谱归一化，得到循环相关谱图像；

步骤2-3，将得到的循环相关谱图像的纵坐标加起来，并做归一化处理，得到循环平稳包络谱线。

所述的基于循环平稳特征的相关性特征函数检测方法为：

其中，t、T为时间；△f趋于零，T趋于正无穷；f₁、f₂表示计算的两个频率；x_Δf(t,f₁)表示滤波；表示x_Δf(t,f₂)的共轭复数；j表示虚数单位。

步骤4的具体步骤为：

步骤4-1，根据处理得到的循环平稳包络谱线，得到峰值和均值的差，再与标准差比较，提取循环平稳包络谱线上的峰值对应的幅度数值和频率信息；

步骤4-2，通过信号幅度调制模型得到的检测结果，对结果进行遍历搜索，找到流致励源信号的基本频率，作为调制频率的估计值；

步骤4-3，利用得到的基本频率，根据循环密度谱，找到峰值频率对应的组合方式，构建未知数方程式，解方程得到相应的流致励源信号的调制幅度。