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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635399A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811466708.0
申请日：2018-12-03
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种振动加速度信号的加窗积分转换方法。首先，通过测量热电厂汽轮机组轴瓦的松动振动获得振动加速度信号；其次，基于AR模型延拓振动加速度信号的两端数据，再对延拓后的加速度数据加窗处理；然后，分别进行时域和频域一次积分得到相应的速度信号；最后，根据所选峰值指标值的大小判断积分结果的精度。本发明方法利用AR模型和窗函数提高了积分精度，能够有效地抑制积分的边界振荡，进而得到有效的速度信号。
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公开(公告)号：CN109409338A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811466743.2
申请日：2018-12-03
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06K9/00496 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离技术的卫星微振动源定量识别方法，首先，卫星舱段结构模型各振动源正常运行，获得其敏感载荷处及模型表面不同位置处的振动响应信号，确保观测信号数目大于源的数目；然后，利用高阶累积量构造盲源分离算法的参考峭度对照函数，根据振动源的先验知识构造参考信号，利用最优步长梯度法寻找参考峭度对照函数最大化所对应的分离信号的最优解，实现单振源信号的提取；其次，通过维纳滤波器分别求得各个振源在敏感载荷点处的响应；最后，利用基于向量投影的贡献量表征方法计算各微振动源的贡献量。贡献量指标反映各个振源对敏感载荷点振动贡献和影响的相对比重，为振动抑制提供基础和依据。
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公开(公告)号：CN109409338B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811466743.2
申请日：2018-12-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离技术的卫星微振动源定量识别方法，首先，卫星舱段结构模型各振动源正常运行，获得其敏感载荷处及模型表面不同位置处的振动响应信号，确保观测信号数目大于源的数目；然后，利用高阶累积量构造盲源分离算法的参考峭度对照函数，根据振动源的先验知识构造参考信号，利用最优步长梯度法寻找参考峭度对照函数最大化所对应的分离信号的最优解，实现单振源信号的提取；其次，通过维纳滤波器分别求得各个振源在敏感载荷点处的响应；最后，利用基于向量投影的贡献量表征方法计算各微振动源的贡献量。贡献量指标反映各个振源对敏感载荷点振动贡献和影响的相对比重，为振动抑制提供基础和依据。
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公开(公告)号：CN110110619B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910323968.0
申请日：2019-04-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏盲源分离的卫星微振动源定量识别方法，首先，在卫星舱段结构模型敏感载荷处及模型表面不同位置布置加速度传感器，采集各振动源正常工作时的振动信号，确保观测信号数目大于源的数目；然后，利用L1范数构造参考稀疏盲解卷积算法的参考L1范数目标函数，根据振动源的时频域特征先验信息构造参考信号，采用梯度下降法迭代优化目标函数寻找分离信号的最优解，实现单振源信号的提取。最后，利用频域单源响应信号求解方法计算各个振源在敏感载荷处的单源响应信号；利用基于向量投影的贡献量表征方法计算各个振源在敏感载荷处贡献量。贡献量评估指标是卫星微振动源定量识别的指标，可为微振动抑制提供依据。
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公开(公告)号：CN110110619A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910323968.0
申请日：2019-04-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏盲源分离的卫星微振动源定量识别方法，首先，在卫星舱段结构模型敏感载荷处及模型表面不同位置布置加速度传感器，采集各振动源正常工作时的振动信号，确保观测信号数目大于源的数目；然后，利用L1范数构造参考稀疏盲解卷积算法的参考L1范数目标函数，根据振动源的时频域特征先验信息构造参考信号，采用梯度下降法迭代优化目标函数寻找分离信号的最优解，实现单振源信号的提取。最后，利用频域单源响应信号求解方法计算各个振源在敏感载荷处的单源响应信号；利用基于向量投影的贡献量表征方法计算各个振源在敏感载荷处贡献量。贡献量评估指标是卫星微振动源定量识别的指标，可为微振动抑制提供依据。
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