Page 74 - 《振动工程学报》2025年第11期
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2532                               振     动     工     程     学     报                     第 38 卷

              释  SST  和  TSST  的性能局限。其中,信号        s 1 (t)为非线    果依次如图      2(c) 和  (d) 所示,对于弱频变区域(蓝框
              性时变信号,表达式如下所示:                                    所示),TSST    能够有效聚集时频能量,而对于强频变
                                            3
                                        2
                      s 1 (t) = sin(2π(40t −10t + 2t ))  (13)   区域(红框所示),TSST        结果的熵值变得很高,图           2(d)
              其中,信号采样时间为           5 s,采样频率为     200 Hz,其瞬      中的   SST  结果呈现出相反的效果。这一对比表明,
              时频率和调频率均随时间非线性变化。另一组为非                            TSST  更适用于处理弱频变分量,而对于强频变分
              线性频变信号       ˆ s 2 (ω),表达式如下:                     量,其难以实现能量的高效聚集;相较之下,SST                     在
                                       2
                      ˆ s 2 (ω) = e −i2π(3.1ω+(7/100)ω −(1/3000)ω ) 3  (14)  强频变分量上的表现反而优于  TSST。这意味着,强
              其中,信号时长定义为           [0, 10] s,采样频率为    200 Hz,   频 变 分 量 本 质 上 具 有 谐 波 特 性 倾 向, 更 适 合 通 过
              其群延迟及其变化率同样随频率呈现非线性变化                             SST  方法实现聚集性表示。

              趋势。
                  图  1(a) 呈现了信号    s 1 (t) 的  STFT  结果,其时频能     2    阈  值  优  化  的  自  适  应  双  向  压  缩  变  换
              量主要沿瞬时频率脊线在频率方向上扩散,且调频
              率越大,能量的分散范围也就越广。图                    1(b) 为  s 1 (t)  由  1.3  节分析可知,信号的瞬时频率、群延迟及
              的理想时频表示        (ITFR)。图  1(c) 和  (d) 分别为该信号       其变化率是影响信号分量属性及变换方法选择的关
              的  SST  和  TSST  结果。本部分同时引入任意熵来评                  键因素。本节在        SST  与  TSST  理论基础之上,通过构
              估时频结果的能量聚集性,熵值越低,聚集性越高。                           建一组线性调制信号,重点分析瞬时频率与群延迟

              对比可知,SST     能有效提升弱时变区域(蓝框标注部                     的内在联系,并介绍所提出的自适应双向压缩变换
              分)的时频聚集性,但随着调频率的增大,其时频结                           方法,包括阈值优化、自适应压缩变换及信号重构
              果逐渐变得模糊;与之相反的是,调频率越大(红框                           过程。

              标注部分),TSST      结果具有更好的聚集性,却在弱时
                                                                2.1    瞬时频率和群延迟相关性分析
              变区域呈现出模糊状态。这一现象表明,SST                     能有
              效提升弱时变分量的时频聚集性,而                 TSST  在这方面           首先构建线性调制信号           s t f (t),如下式所示:
                                                                                             2
              效果有限;不过,随着调频率增大,SST                对强时变分                          s t f (t) = Ae i(a+bt+ct / 2)  (15)
              量的适用性也随之下降。同时可见,强时变分量本                                式  (15) 展示了信号的时域形式,其瞬时幅值和
                                                                                            /
              质上具有脉冲特性倾向,可考虑用频域模型表征。                            瞬时相位分别为         A  和  a+bt +ct 2,瞬时频率表达式
                                                                                           2
                  图  2(a) 和  (b) 展 示 了 信 号  ˆ s 2 (ω)的  STFT  和  ITFR  为  b+ct,调频率即为  c,群延迟表达式为    (ω−b)/c。接
              结果,可见频变信号的时频特征集中分布在群延迟                            下来采用时变参数来表征其频变特性。窗函数同样
                                                                                   2
              脊线附近,STFT      结果中任意时频点的能量主要沿时                    为高斯函数,      g(t) = e −t / (2σ) ,下式为信号的傅里叶变
              间轴方向扩散。分别采用            SST  和  TSST  展开分析,结       换结果:


                        100                100                 100                     100       8.5
                       频率 / Hz  60        频率 / Hz  60         频率 / Hz  60  7.5  13.3  频率 / Hz  60  10.7
                                            80
                                                                80
                        80
                                                                                       80
                                                                                       40
                                                                40
                                            40
                        40
                        20                  20                  20                     20
                             1  2  3  4         1  2  3  4          1  2  3  4              1  2  3  4
                              时间 / s              时间 / s              时间 / s                 时间 / s
                            (a) STFT结果        (b) 理想时频表示            (c) SST结果              (d) TSST结果
                          (a) The TFR of STFT  (b) The ideal TFR  (c) The TFR of SST     (d) The TFR of TSST

                                                图 1 s 1 (t) 信号的不同时频分析结果
                                               Fig. 1 Various TFA results of signal s 1 (t)
                                                                      7.9                    11.8
                       频率 / Hz 80         频率 / Hz 80          频率 / Hz 80  12.6        频率 / Hz 80  9.4
                                                                60
                         60
                                            60
                                                                                       60
                         40
                                            40
                                                                40
                                                                                       40
                         20
                          2  4   6  8  10   20 2  4  6  8  10   20 2  4  6  8  10      20 2  4  6  8  10
                              时间 / s              时间 / s              时间 / s                 时间 / s
                            (a) STFT结果        (b) 理想时频表示            (c) SST结果              (d) TSST结果
                          (a) The TFR of STFT  (b) The ideal TFR  (c) The TFR of SST     (d) The TFR of TSST

                                                图 2  ˆ s 2 (ω)信号的不同时频分析结果
                                               Fig. 2 Various TFA results of signal  ˆ s 2 (ω)
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