This paper examined dynamic characteristics of high speed trains using a time varying frequency transform. Fourier transform based methods are frequently used for the calculation of the dynamic characteristics of trains in the frequency domain, but they cannot represent the time-varying characteristics. Therefore it is necessary to examine their characteristics using a time-varying frequency transform. For the examination, the non-stationary vibration of wheelset, bogie, and carbody are measured using accelerometers and stored in a data aquisition system. They are processed with localization of the data by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data, called the short-time Fourier transform. From the processed results, time varying auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions have been calculated. From the analysis, it is confirmed that the time varying frequency transform is a useful method for analyzing the dynamic characteristics of high speed trains.
In this paper, a relationship between the noise and vibration of a high-speed train's wheelset is examined by using time-varying frequency analysis with random data analysis which together contributes to a reduction in the number of experimental running. The noise and vibration of the wheelset is mainly caused by an interaction between the wheel and railway which shows in non-stationary characteristics. For the analysis, they are measured by some microphones and accelerometers, and those signals are post-processed by time-varying frequency analysis with random data analysis. From the analysis, their methods are useful for analyzing the noise and vibration of high-speed train's wheelset.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.10
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pp.1844-1851
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2007
This paper presents methods for the compensation of sinusoidal disturbances with unknown amplitude, phase, and time-varying frequency in nonlinear systems. In the previous disturbance accommodation methods, the sinusoidal disturbance with unknown time-invariant frequency was considered. In the proposed method, the disturbance with unknown time-varying frequency is compensated. As for the control structure, two control inputs are designed separately in such a way that one of them is designed for the nonlinear system control without considering the disturbance, and the other one uses the disturbance estimate obtained from the disturbance accommodating observer. The stability analysis is done considering the disturbance estimation error and the numerical simulation demonstrates the proposed approach.
To improve the accuracy of time-frequency analysis (TFA) and instantaneous frequency (IF) extraction of structural dynamic response signals, this paper improves the spline-kernelled chirplet transform, and a new form of modified spline-kernelled chirplet transform (MSCT) based on revised Gaussian window function and energy concentration principle is put forward. The effectiveness of the proposed method is verified by numerical examples of single-component signal, multicomponent signal, single-degree-of-freedom Duffing nonlinear system and two-layer shear frame structure model. Then, a time-varying cable test is designed to collect the acceleration response signals under linear changing tension, and the IF extraction of these signals is performed by using MSCT, which further verifies the effectiveness and accuracy of this method. Through numerical simulation and experimental verification, it is proved that the proposed method can effectively extract the IF of nonlinear structure and time-varying structure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.628-632
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2001
We propose time-frequency (TF) tools for analyzing linear time-varying (LTV) systems and nonstationary random processes. Obtained warping the narrowband Weyl symbol (WS) and spreading function (SF), the new TF tools are useful for analyzing LTV systems and random processes characterized by generalized frequency shifts, This new Weyl symbol (WS) is useful in wideband signal analysis. We also propose WS an tools for analyzing systems which produce dispersive frequency shifts on the signal. We obtain these generalized, frequency-shift covariant WS by warping conventional, narrowband WS. Using the new, generalized WS, we provide a formulation for the Weyl correspondence for linear systems with instantaneous of linear signal transformation as weighted superpositions of non-linear frequency shifts on the signal. Application examples in signal and detection demonstrate the advantages of our new results.
Time-frequency representations are methods to display the magnitude or energy density of a signal on the two dimensional plane of both time and frequency. They are useful in analyzing the characteristics of time-varying signals. Music is a typical time-varying signal, and it can be analyzed by time-frequency representations. Recently, it is popular to change the sound quality by attaching a safety sounder to an instrument. It is performed to improve perception subjectively by spending little cost and modifying sound quality. In time domain, it is difficult to notify the difference between music signals with and without the sounder. But, it is easy to find the difference in frequency domain or in time-frequency domain. In this paper, the music signal from a flute with sounder is analyzed both in the frequency domain and in the time-frequency domain. It is confirmed that the frequency components in the mid-frequency range of 500~2500 are reinforced.
This paper is described the analysis of time-varying low-frequency electric magnetic field emitted from electric rolling stocks fed by VVVF inverter, in reference to allowable magnitude for exposures to time-varying electromagnetic field issued by International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection(ICNIRP). The level of the magnetic field strength was measured, in reference to the standard for occupational environments, which takes into account the public person's protection against the excessive emission of the low-frequency magnetic field, 5 Hz ~ 2 kHz.
The recorded thunderstorm winds at a point contain tri-directional components. The probabilistic characteristics of such recorded winds in terms of instantaneous mean wind speed and direction, and the probability distribution and the time-frequency dependent crossed and non-crossed power spectral density functions for the high-frequency fluctuating wind components are unclear. In the present study, we analyze the recorded tri-directional thunderstorm wind components by separating the recorded winds in terms of low-frequency time-varying mean wind speed and high-frequency fluctuating wind components in the alongwind direction and two orthogonal crosswind directions. We determine the time-varying mean wind speed and direction defined by azimuth and elevation angles, and analyze the spectra of high-frequency wind components in three orthogonal directions using continuous wavelet transforms. Additionally, we evaluate the coherence between each pair of fluctuating winds. Based on the analysis results, we develop empirical spectral models and lagged coherence models for the tri-directional fluctuating wind components, and we indicate that the fluctuating wind components can be treated as Gaussian. We show how they can be used to generate time histories of the tri-directional thunderstorm winds.
In this paper, the eigenstructure of a class of linear time varying systems, termed as linear quasi-time invariant(LQTI) systems, is investigated. A system composed of dynamic devices such as linear time varying capacitors and resistors can be an example of the class. To effectively describe and analyze the LQTI systems, a generalized differential operator G is introduced. Then the dynamic systems described by the operator G are studied in terms of eigenvalue, frequency characteristics, stability and an extended convolution. Some basic attributes of the operator G are compared with those of the differential operator D. Also the corresponding generalized Laplace transform pair is defined and relevant properties are derived for frequency domain analysis of the systems under consideration. As an application example, a LQTI circuit is examined by using the concept of eigenstructure of LQTI system. The LQTI filter processes the sinusoidal signals modulated by some functions.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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