冲击噪声下非平稳多分量振动信号分析方法研究

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。

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。