本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于VMD‑KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法，包括：借助轨头与道岔的接头处的冲击，初步选取存在多处冲击的信号段用于分析；基于VMD得到冲击振动的平稳化本征模函数IMF分量，从低阶IMF分量中提取轮对信息确定列车速度，估计损伤信号的分布范围；基于KF，从包含冲击振动的高阶IMF分量中提取损伤导致的振动信号；最后，基于希尔伯特黄变换HTT提取损伤振动信号的特征。本发明用以监测和分析道岔区间振动特性，对保证轮对和道岔结构完整性具有重要意义；解决了常规方法对非平稳振动信号处理时难以提取和分析的问题。
📄 2024100372116
📂 G06F18_2131
👤 南通大学
📅 2024-01-10
一种基于多域视角的群体车辆轨迹预测方法，首先，在频域方面，模型利用快速傅里叶变换将历史轨迹转换为频域表示，选取振幅最大的频率以捕捉潜在的周期性特征，结合堆叠的二维卷积网络和LSTM对特征进行深度提取；其次，在空间域方面，构建加权有向空间拓扑图，通过车辆间的相对位置、速度和加速度信息来建模动态空间关系，使用带残差连接的堆叠图卷积网络提取空间特征；随后，在时域方面，基于圆形有限穿透可见性图构建时间逻辑图，通过允许跨时间步的连接以捕捉时间依赖特征，利用残差堆叠GCN提取时域特征；最后，通过门控循环单元编码‑解码结构融合多域特征，实现群体车辆的轨迹预测，本发明实现对群体车辆未来轨迹的高精度预测。
📄 2024117702541
📂 G06F18_2131
👤 浙江工业大学
📅 2024-12-04
本发明涉及信号处理技术领域，进一步涉及一种基于GST和RPRG的多分量LFM信号时频线修正方法。针对时频平面内的多分量LFM信号相交时，在相交处及其附近的瞬时频率系数的提取会出现严重失真的问题，本发明提供了一种基于GST和RPRG的多分量LFM信号时频线修正方法，包括广义S变换、多分量LFM信号瞬时频率提取和基于脊线路径重组的时频线修正三个步骤，用以有效改善多分量LFM信号在时频平面相交时瞬时频率提取的失真问题，在提高多分量LFM信号时频脊线提取精度的同时，也具有更好的时频线修正效果和抗噪性。
📄 2020105142413
📂 G06F18_2131
👤 西安工业大学
📅 2020-06-08
本发明公开了一种高铁轴承微弱故障特征提取方法及系统，方法包括：获取高铁轴承的故障振动信号，并对故障振动信号进行降维处理，得到目标故障振动信号；根据DPSO算法确定Morlet小波激活函数中的自适应Morlet小波参数，得到目标Morlet小波激活函数，并根据目标Morlet小波激活函数设定自动编码器，得到自适应深度自动编码器；根据自适应深度自动编码器提取目标故障振动信号中的非线性映射，得到目标故障振动子信号；将目标故障振动子信号与同步提取算子进行卷积运算，并根据预设的多尺度分析方法提取得到目标故障振动子信号中的故障特征信息。通过对提取到的故障特征进行分析，获得了故障频率信息，极大地提高了高铁轴承微弱故障特征的检测精度和鲁棒性。
📄 2024118135401
📂 G06F18_2131
👤 华东交通大学
📅 2024-12-11
本发明提供一种行波波头提取方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括检测原始行波信号得到原始行波信号；计算原始行波信号的快速傅里叶变换以及引入校正因子的窗函数的快速傅里叶变换，以分别得到原始行波信号的离散形式、最优频率下的高斯函数；根据频率采样点计算原始行波信号的离散形式以及最优频率下的高斯函数的乘积，并计算得到离散S变换；截取行波故障信号以时间和幅值为x轴及y轴的二维图；基于行波历经离散S变换，采用二维图中的相邻时间节点的幅值差同时设定阈值得到第一行波波头的检测时间，以确定突变点位置，并提取行波波头。本发明能够检测各种故障暂态非常快的检测速度和足够的灵敏度，还能有效降低受噪声的影响。
📄 2025100723827
📂 G06F18_2131
👤 华东交通大学
📅 2025-01-17
本发明公开了基于随机共振系统的水下推进器故障特征增强方法，进行水下机器人推进器故障试验，采集水下机器人的动态信号；将动态信号输入到双稳态随机共振系统中，得到朗之万方程；采用四阶的龙格‑库塔法对朗之万方程求解，得到随机共振系统输出信号；基于修正贝叶斯算法对随机共振系统输出信号进行处理，得到故障特征序列，将故障特征序列中的最大值作为故障特征值；对双稳态随机共振系统的结构参数进行优化，得到多个故障特征值；以多个故障特征值中的最大值对应的故障特征序列作为故障特征增强结果。通过优化随机共振系统的结构参数，得到多个故障特征值，并选择最大值作为增强结构，增强故障特征效果更加明显。
📄 2023103722992
📂 G06F18_2131
👤 江苏科技大学
📅 2023-04-06
一种基于持续性图Kapur熵特征的信号检测方法及系统，首先计算观测信号的功率谱，通过子集滤流的方式计算得到功率谱的0维持续性图；而后计算得到持续性图的Kapur熵作为检验统计量，并与设定的门限进行比较，来判断观测信号中是否含有信号。本发明首次提出利用子集滤流的方式来进行信号检测，充分挖掘了功率谱本身内在结构的形状信息特征，复杂度低，且在小样本、低信噪比条件下可获得更优的检测性能，相比于现有方法，更具应用前景。
📄 2022109779260
📂 G06F18_2131
👤 金陵科技学院
📅 2022-08-15
本发明公开了一种用于卫星遥感应用系统的信号抗干扰方法，包括：使用卫星天线接收来自遥感卫星的电磁信号，进行预处理；对预处理后的信号进行干扰检测，当部分尺度的能量异常高时，则判定数字信号中存在干扰；将干扰检测中提取出的特征组合成特征向量，输入基于卷积神经网络构建的分类模型中进行干扰分类，输出各干扰类型的概率，选择概率最大的类型作为判定结果；根据输出的判定结果，采用对应的自适应滤波算法，对数字信号中存在的干扰信号进行抑制，得到净化后的信号；利用母小波函数，对净化后的信号进行逆变换，重构信号；将重构后的信号以数字文件形式保存，并传输至地面站或数据处理中心，以供后续分析和应用。
📄 2024115612767
📂 G06F18_2131
👤 中智万企科技集团股份有限公司
📅 2024-11-04
本发明涉及射频数据识别技术领域，尤其涉及识别射频数据信号的方法和系统及装置。所述方法包括以下步骤：获取射频数据，进行频谱分析和分形聚类得到频谱分形数据。然后进行频谱重构和优化转换得到低损耗转换数据。通过分析谱分形维数和特征指数定义射频信号标签。对于强信号，进行频率模式分析和相位关联分析进行强信号识别。对弱信号进行模拟补全和辅助识别获取弱信号数据；本发明通过结合信号处理、特征提取和分类识别技术，有效地处理射频数据，提取出其中的有用信息，并实现对信号的准确识别和分类，从而为射频通信系统的优化和性能提升提供了重要支持。
📄 2024109417201
📂 G06F18_2131
👤 江苏智慧工场技术研究院有限公司
📅 2024-07-15
本发明是一种基于小波包分解和1D‑CNN的继电器寿命预测方法，包括步骤1进行熔焊实验，监测并存储电磁继电器的敏感参数；步骤2：利用小波包分解对继电器敏感参数进行分解和重构，提取数据中的时频特征；步骤3：对经过步骤2处理过的数据添加剩余寿命标签，划分训练集、验证集和测试集，并打乱数据的排列方式；步骤4：建立以1D‑CNN为基础的深度学习寿命预测模型，确定学习率、激活函数、损失函数和模型结构，建立多个平行对照组，选取最优模型；步骤5：保存最优的模型与超参；步骤6：利用深度学习寿命预测模型对测试集进行寿命预测。本发明解决了现有的电磁继电器寿命预测模型提取数据特征困难的缺陷，提高了模型的预测精度。
📄 2021113681538
📂 G06F18_2131
👤 江苏科技大学
📅 2021-11-18
本发明属于轴承寿命预测技术领域，公开了一种采用编码器和解码器的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，选取滚动轴承振动信号作为训练集和测试集，经快速傅里叶变换，得到频域幅值信号，进行归一化处理；将归一化处理后的训练集的频域幅值信号作为卷积神经网络输入，提取滚动轴承振动信号局部信息和挖掘深层特征，将深层特征作为编码器和解码器网络的输入，构建趋势性量化健康指标，建立趋势性量化健康指标模型；将归一化处理后的测试集的频域幅值信号经卷积神经网络挖掘深层特征，并输入趋势性量化健康指标模型，获取测试集的趋势性量化健康指标；将测试集的趋势性量化健康指标寿命百分比进行线性回归，得出滚动轴承剩余寿命，实现剩余寿命预测。
📄 2022104870732
📂 G06F18_2131
👤 盐城工学院,盐城工学院技术转移中心有限公司
📅 2022-05-06
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台