一种基于多模态PSO搜索的MUSIC频谱估计方法

    公开(公告)号:CN108830250A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810666876.8

    申请日:2018-06-26

    CPC classification number: G06K9/0053 G06N3/006

    Abstract: 本发明公开了属于频谱估计领域的一种基于多模态PSO搜索的MUSIC频谱估计方法。首先根据观测数据构建自相关矩阵;然后对自相关矩阵进行特征值分解,并形成噪声子空间和信号子空间;接着,利用噪声子空间和信号频率向量构建适应度函数;最后利用多模态骨干微粒群优化算法在频率可行域内进行多谱峰同时搜索,实现信号频率的估计。本发明利用智能群体搜索代替固定步长遍历搜索,不但提高了频率的估计精度,同时大大降低了计算开销。

    一种基于改进物种保存策略的多峰优化骨干微粒群算法

    公开(公告)号:CN108921277A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810666908.4

    申请日:2018-06-26

    Abstract: 本发明公开了属于优化领域的一种基于改进物种保存策略的多峰优化骨干微粒群算法。它首先对遗传算法中的物种保存策略进行改进,主要包括1)种子的遴选范围是微粒群算法中的个体极值,防止振荡现象;2)定义了物种的相似度,用以保持种子的多样性;3)子种群的形成不再依赖于小生境半径,非种子微粒归属于离自身最近的种子。然后,将改进后的物种保存策略引入传统单峰优化的骨干微粒群算法,实现整个可行域的多个峰值搜索。本发明可同时搜索多个峰值,且全局搜索能力强,收敛速度快,求解精度高,参数设置少,非常适合工程实际应用。

    基于多模态PSO搜索MUSIC的感应电机断条检测方法

    公开(公告)号:CN108845257A

    公开(公告)日:2018-11-20

    申请号:CN201810666877.2

    申请日:2018-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态PSO搜索MUSIC的感应电机转子断条故障检测方法。首先测取任意一相定子电流瞬时信号,构建数据自相关矩阵;然后对相关矩阵进行特征值分解,并形成噪声子空间和信号子空间;接着,利用噪声子空间和信号频率向量构建适应度函数;最后利用多模态PSO在频率可行域内进行多谱峰搜索,实现断条故障特征频率的估计,根据电机转速与估计出的频率值判断电机是否处于故障状态。本发明利用智能群体搜索代替固定步长遍历搜索,不但能够准确检测转子断条故障,而且提高了频率的搜索效率、精度以及实时性,大大降低了计算开销。

    一种基于短时校正傅里叶变换的信号包络提取方法

    公开(公告)号:CN109855852A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910159237.7

    申请日:2019-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于短时校正傅里叶变换的信号包络提取方法,首先选择一个时间宽度很窄的时间窗,并沿着时间轴滑动将信号截断为一系列相互重叠的短时信号;然后对每一短时信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到相应的一系列短时频谱;接着应用频谱校正技术对每一短时频谱中的最高谱线值进行幅值校正提高精度;最后以时间窗滑动的位置所对应的时间为自变量,相应的校正后的幅值为因变量,得到校正后的幅值随时间变化的曲线,从而实现信号包络线的提取。本发明的显著优势在于:不仅能够显著提高信号包络的提取精度,且提取的包络线亦具有很好的光滑度;同时,该方法简单易实现,且计算量小。

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