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基于同步挤压广义S变换的尖灭点识别方法
1
作者 刘艺林 周怀来 +3 位作者 廖璐瑶 王元君 陈罗元 巫南克 《物探化探计算技术》 CAS 2021年第5期554-562,共9页
受地层的吸收衰减作用影响,地震子波在地下传播时会发生振幅衰减、相位畸变,导致地震数据的分辨率降低,导致地层尖灭难以通过地震剖面反射特征准确识别。为解决地震剖面上尖灭点位置识别不准确的问题,利用同步挤压广义S变换高时频分辨... 受地层的吸收衰减作用影响,地震子波在地下传播时会发生振幅衰减、相位畸变,导致地震数据的分辨率降低,导致地层尖灭难以通过地震剖面反射特征准确识别。为解决地震剖面上尖灭点位置识别不准确的问题,利用同步挤压广义S变换高时频分辨率与聚焦性的优势,研究从时频域进行尖灭点识别的可能性,提高尖灭点的识别精度。通过模型试验发现:地层尖灭会在单频剖面中形成亮点,通过提取不同的单频剖面发现,高频分量可以更准确识别尖灭点的位置,验证了方法的有效性。将该方法应用到实际资料砂体尖灭点识别中,提取地震数据高频剖面,有效提高了尖灭点的识别精度。 展开更多
关键词 尖灭点识别 时频分析 同步挤压广义S变换
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基于同步压缩广义S变换的发动机故障诊断 被引量：3
2
作者 刘敏 陈健 +3 位作者 张岩 陈玉昆 范红波 张英堂 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期984-990,1038,共8页
为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中... 为提高发动机故障诊断准确率,提出了基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S-transform,简称SSGST)与中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary patterm,简称CSLBP)的故障诊断方法。首先,针对信号时频分析中的能量泄露、频谱涂抹、频带混叠和时频分辨率较低的问题,基于同步压缩算法与广义S变换提出了SSGST,对缸盖振动信号进行时频分析得到时频聚集性较高的二维时频图;然后,利用CSLBP提取缸盖振动信号时频图的纹理谱特征,并将其输入交叉验证寻优的核极限学习机对发动机进行故障诊断。实验结果表明,SSGST的能量聚集效果好,时频分辨率高,各频带分布较窄且不存在混叠,能够有效分离出非线性混合信号中的各频带分量;时频图的CSLBP纹理谱特征维数较低,且具有良好的类内聚集性和类间离散性;利用交叉验证寻优的KELM对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断,获得了较高的诊断速度和精度。 展开更多
关键词 发动机 时频分析 故障诊断 同步压缩广义S变换 中心对称局部二值模式
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基于高阶多道同步挤压广义S变换的多属性融合储层预测技术研究及应用
3
作者 赵慧言 高欢 +2 位作者 严海滔 文冉 宋修艳 《海相油气地质》 CSCD 北大核心 2024年第2期207-214,共8页
时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号... 时频域地震精细解释建立在高分辨率时频分析算法的基础上。为适应高精度勘探开发的要求,在多道同步挤压广义S变换(MSGST)的基础上,提出了高阶多道同步挤压广义S变换(HMSGST),进一步聚焦时频分辨率,提高储层预测的精准性。通过理论信号、理论加噪信号对比6种时频算法的计算结果,验证了HMSGST具有高时频分辨率,对复杂信号具有更好的刻画能力。以某三维工区海相砂岩为例,基于HMSGST在时频域沿主要油气储层(T2层)提取时间切片,开展频率衰减梯度、分频相干等属性分析以增强对短轴河道、次级断裂等目标的识别能力和烃类检测能力,进一步结合曲率属性开展RGB多属性融合精细雕刻。对于不同工区、不同地质条件的地震数据,需要进行HMSGST的参数分析,适合的参数是达到更为准确的计算结果的前提。 展开更多
关键词 时频分析 高阶多道同步挤压广义S变换 时频分辨率 多属性融合 储层预测
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基于改进多重同步挤压广义S变换的结构瞬时频率识别研究 被引量：1
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作者 袁平平 程雪莉 +3 位作者 王航航 沈中祥 任伟新 张健 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期193-198,237,共7页
为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义... 为改进结构瞬时频率的识别效果,提出一种新形式的改进广义S变换(improved generalized S-transform,IGST),并通过能量集中度(concentration measure,CM)推导了IGST窗函数的参数选择方法,最后结合同步挤压算法提出了改进多重同步挤压广义S变换(improved multi-synchrosqueezing generalized S-transform,IMSSGST);该算法的核心思想是将IGST的时频分布按一定的范围向时频脊线处进行多次同步挤压变换。数值模拟方面,采用两层剪切框架时变结构验证了该方法的准确性;试验方面,对七层钢筋混凝土(reinforced concrete,RC)剪力墙结构进行了瞬时频率识别,验证了该方法在实际工程中的实用性。数值模拟和试验结果表明该方法能有效改善时频分析的能量聚集性,提高瞬时频率的识别精度。 展开更多
关键词 瞬时频率 时频分析 同步挤压 改进多重同步挤压广义S变换(IMSSGST)
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