시간을 정제하다

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 5215(2023) 이 기사 인용

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시간-주파수 능선은 시간 변화에 따른 비정상 신호의 가변 프로세스를 나타낼 뿐만 아니라 후속 탐지 연구를 위한 신호 동기 또는 비동기 구성 요소에 대한 정보를 제공합니다. 결과적으로 정확한 탐지를 위해 시간-주파수 영역에서 실제 능선과 추정 능선 사이의 오류를 줄이는 것이 핵심입니다. 이 기사에서는 새롭게 등장하는 시간-주파수 방법을 사용하여 대략적인 추정 시간-주파수 능선을 기반으로 하는 시간-주파수 능선을 개선하기 위한 후처리 도구로 적응형 가중 평활 모델을 제시합니다. 첫째, 가변 속도 조건에서 진동 신호에 대한 다중 동기 변환을 사용하여 거친 능선을 추정합니다. 둘째, 추정 능선의 큰 시간-주파수 에너지 값 위치를 향상시키기 위해 적응형 가중치 방법이 적용됩니다. 그런 다음 진동 신호와 관련된 합리적인 부드러운 정규화 매개변수가 구성됩니다. 셋째, 적응형 가중 평활 모델을 해결하기 위한 주요화-최소화 방법이 개발되었습니다. 마지막으로 최적화 모델의 정지 기준을 활용하여 개선된 시간-주파수 특성을 얻습니다. 평균 절대 오차를 통해 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 및 실험 신호가 제공됩니다. 제안하는 방법은 다른 방법과 비교하여 정제 정확도 면에서 가장 높은 성능을 보인다.

시간-주파수 분석(TFA) 방법은 비정상 조건에서의 상태 모니터링 및 결함 진단에서 신호 동기 또는 비동기 구성 요소에 대한 정보를 제공하는 효과적인 도구입니다. 또한, 비정상 신호의 시간에 따라 변하는 특징을 특성화할 수 있습니다. TFA 방법은 레이더, 수중 음파 탐지기, 천문학, 생물 의학, 기계 공학 분야 등에 널리 적용됩니다1,2,3,4,5,6. 기존 TFA 방법은 크게 선형 변환과 2차 변환으로 구분되며 모두 각각의 특성을 갖습니다. 단점. 예를 들어, STFT(단시간 푸리에 변환) 및 CWT(연속 웨이블릿 변환) 등은 둘 다 TFA의 합리적인 창 매개변수를 선택하기 어렵고 시간-주파수 영역에서 시간 및 주파수 해상도로 이어집니다7. 반면, Wigner-Ville 분포(WVD)로 표현되는 고전적인 2차 변환에서는 다중 성분 신호를 분석할 때 교차 항 간섭이 도입되어 시간-주파수의 가독성이 감소하고 시간-주파수의 난이도가 증가합니다. 주파수 능선 추출.

대부분, 산업 분야에서 시변 신호의 절차를 특성화하기 위해 시간-주파수 표현의 피크 에너지를 추출하기 위해 피크 값 검색 알고리즘이 항상 적용됩니다. 그럼에도 불구하고, 획득된 피크 능선은 앞서 언급한 시간-주파수 방법을 사용하여 대략적인 곡선입니다. 따라서 대략적인 곡선은 적절한 창 매개변수를 구성하더라도 대략적인 파선입니다.

시간에 따라 변하는 신호를 분석할 때 얽힌 배경 잡음과 간섭의 영향을 완화하고 집중된 시간-주파수 표현을 얻기 위해 위의 문제를 해결하기 위해 사후 진행 도구가 도입되었습니다. Auger9,10은 시간-주파수 에너지를 좁은 대역에 집중시키는 재할당(RM) 기술을 제안했습니다. 그 후, 시간-주파수 계수를 주파수 축을 따라 순간 주파수(IF) 궤적으로 압축하는 동기식 변환(SST)11이 제안되었으며, 이 방법은 미세한 시간-주파수 가독성을 제공할 수 있습니다. 즉, 정지 신호를 분석할 때 동기 연산자를 사용하여 흐릿한 시간-주파수 표현을 집중시켜 결과적으로 정확한 시간-주파수 표현을 얻습니다. 그럼에도 불구하고, 적합된 시간-주파수 곡선은 처프 신호 또는 주파수 변조 신호를 분석할 때 실제 IF와 비교하여 심하게 편향됩니다. 몇 년 전 Yang은 시간에 따라 변하는 신호의 다양성을 특성화하기 위해 일련의 매개변수 시간-주파수 분석 방법을 제안했습니다. 저자는 처플릿 변환에서 처플릿 커널을 대체하기 위해 다항식 비선형 처플릿 커널을 구성하여 기존의 선형 처프릿 커널을 다항식 처플릿 변환(PCT)으로 확장했다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 같은 방식으로 스플라인 커널 처플릿 변환(SCT)이 개발되었습니다. (Weierstrass 근사 정리는 닫힌 구간과 제한된 구간의 모든 연속 함수가 해당 구간에서 다항식을 통해 어느 정도의 정확도로 균일하게 근사화될 수 있음을 보장하기 위해 적용됩니다. 그러나 차수 값은 미리 결정되어야 합니다15). 시간에 따라 변하는 신호의 시간-주파수 궤적은 잘 맞춰져 있지만 시간-주파수 표현 에너지는 흐릿합니다. 최근 몇 년 동안 비정상 신호를 처리하기 위해 몇 가지 유용한 개선된 기술이 제안되었으며, 진폭 변조(AM)와 주파수 변조(FM) 다중 신호를 일치시키기 위해 2차 STFT 기반 SST(FSST2)18 및 고차 SST19가 개발되었습니다. 한편, 시간-주파수 에너지는 좁은 대역으로 집중됩니다. 그러나 실제 사례의 복잡성과 다양성으로 인해 IF17,21의 정확한 매개변수를 결정하기가 어렵습니다. Yu는 SST 방법에 비해 시간-주파수 에너지 집중도를 향상시키는 반복 기법을 제안했는데, 반복 기법은 시변 신호를 처리할 뿐만 아니라 Rényi 엔트로피 지수를 계산하여 에너지를 집중시키는 장점이 검증되었습니다. 고차 동기연산자와 반복기법을 도입하여 시간-주파수 가독성을 얻었지만 추정된 시간-주파수 궤적은 점선으로 표시됩니다.