冲击噪声下非平稳多分量振动信号分析方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803294
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The monitoring of large structures and buildings plays an important role in economic production, people's life and property safety. By collecting the vibration signals of structures and buildings, extracting the parameters and inherent features, it is of great significance to study the structural damage and prevent disasters. There are many problems for vibration signals analysis, such as the complex circumstance, weak signals, and signal mixing in the time-frequeny domain, and so on. The vibration signals are accompanied by impulse noises, and the inherent signal pattern to be extracted is mixed with periodic vibration harmonics and random noise. The main contents of this project include: (1) Study the vibration signal model under impulse noise, and suppress the impulse noise by the nonlinear filtering method based on adaptive iteration; (2) Study the time-frequency analysis method under impulse noises, process the multi-component vibration signal by fractional lower-order time-frequency distribution methods; (3) Study adaptive harmonic analysis method for signals separation by time-frequency Synchrosqueezing transform and corresponding signal reconstruction algorithm and (4) Analyze and test the actual measurement vibration signals, and evaluate the health of structures.
大型结构与建筑物的健康状态监测在经济生产、人民生命及财产安全中起着重要的作用。通过采集结构与建筑物的振动信号,提取信号参数与固有特征,可以对结构损伤进行判别,预防可能发生的事故和灾害,从而为国民生产安全提供有力的技术保障,具有重要的研究意义。本项目针对当前振动信号分析中面临的诸多困难包括:环境复杂,特别是冲击噪声污染严重;信号微弱,需要提取的固有信号模式夹杂在周期振动谐波和随机噪声之中;信号时频混叠严重,多分量信号分解问题突出等困难和挑战,开展以下研究内容:(1)研究冲击噪声下的振动信号模型,采用基于自适应迭代的非线性滤波方法对冲击噪声进行抑制;(2)研究冲击噪声下的时频分析方法,通过分数低阶时频分布对冲击噪声下的多分量振动信号进行处理;(3)研究自适应谐波分析方法,通过时频压缩变换和相应的信号还原算法实现信号分离;(4)对实测振动信号进行分析与实验,对结构健康状况进行评估。

结项摘要

通过分析振动信号的谐波特性、非平稳特性、突变特性等,可以监测机械设备的工作状态,检测隐藏的故障信息,从而为国民生产安全和社会发展提供有力的技术保障,具有重要的研究意义。主要开展研究内容包括:振动信号的预处理方法;多分量振动信号分离方法;基于时频分析的奇异点检测和振动信号特征提取和参数估计方法。取得的研究成果包括:(1)针对冲击噪声,分别研究了基于连续小波变换和多分辨分析的抑制算法、基于非线性滤波器设计的脉冲噪声抑制算法等。(2)针对奇异点检测和振动信号参数估计问题,研究了基于时频分析的参数估计方法,包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布、S-Method (SM)、Born-Jordan分布、Choi-Williams分布等线性和双线性变换,以及高阶时频分布、时频率分布等其他时频变换方法。(3)针对多分量振动信号分离问题,研究了基于短时傅里叶变换和连续小波变换的时频压缩算法和相应的信号还原算法、最优的参数选取和时域-频域二维同步压缩算法、以及将其它线性时频变换方法引入到同步压缩,如S-变换等。本项目完成了项目申请书中既定的研究内容,研究成果对于结构监测、地质分析具有重要的意义。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Three-dimensional metallic carbon allotropes with superhardness
具有超硬度的三维金属碳同素异形体
  • DOI:
    10.1515/ntrev-2021-0079
  • 发表时间:
    2021-09-23
  • 期刊:
    NANOTECHNOLOGY REVIEWS
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Fan, Qingyang;Liu, Heng;Yun, Sining
  • 通讯作者:
    Yun, Sining
自适应时频同步压缩算法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李林;王林;韩红霞;姬红兵;江莉
  • 通讯作者:
    江莉
一种用于地震信号分析的二阶挤压小波变换算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江莉;尚文擎;周军妮;卫铭斐;王燕妮
  • 通讯作者:
    王燕妮

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其他文献

一种用于多相编码信号参数估计的MST改进算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江莉;李林;赵国庆
  • 通讯作者:
    赵国庆
祁连龙胆愈伤组织及其再生植株药
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    山东大学学报,41(6):157-160,2006,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马继雄;江莉;祁驭矜;向凤宁
  • 通讯作者:
    向凤宁
马铃薯的体细胞杂种——遗传及育
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    山东农业科学,3:113-116,2006
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江莉;祁驭矜;向凤宁*;夏光敏
  • 通讯作者:
    夏光敏
栀子与柴芩承气汤中栀子苷在大鼠
  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    江莉;黄熙;秦锋;苏文娟
  • 通讯作者:
    苏文娟
一种多径环境下雷达信号脉内调制分类方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    江莉;赵国庆;李林
  • 通讯作者:
    李林

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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