TVAR Time-frequency Analysis for Non-stationary Vibration Signals of Spacecraft

来源 :中国航空学报：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：herozds2009

【摘要】

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预言在高高度的轨道的一只太空船的变化时间的汽车光谱的密度为非静止的随机的颤动要求一个精确模型发信号与浓密地 spaced 形式的频率。传统的变化时间的算法限制预言精确性

【作者】

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Yang Hai Cheng Wei Zhu Hong

【机构】

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InstituteofSolidMechanics,No.93033TroopofPeople＇sLiberationArmy,Shenyang110030,LiaoningEquipmentManu

【出处】

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中国航空学报：英文版

【发表日期】

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2008年5期

【关键词】

：

不固定性随性振动时间频率分布程序神经网络太空船 non-stationary random vibration time-frequency distr

【基金项目】

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Foundation item： Aeronautical Science Foundalion of China（20071551016）

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预言在高高度的轨道的一只太空船的变化时间的汽车光谱的密度为非静止的随机的颤动要求一个精确模型发信号与浓密地 spaced 形式的频率。传统的变化时间的算法限制预言精确性，因此影响很多个运作的决定。解决这个问题，一辆变化时间的汽车回归(TVAR ) 基于这个过程当模特儿神经网络(PNN ) 和实验模式分解(EMD ) 被建议。变化时间的系统被追踪由证实一个变化时间的参数模型，然后相关参数光谱被获得联机。第一， EMD 方法被利用把信号分解成几内在的模式功能(IMF ) 。然后为每 IMF， PNN 被建立，

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