基于内禀尺度分量的自适应时频分析方法

在定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号一内禀尺度分量(简称ISC)的基础上,提出一种新的信号自适应时频分析方法-局部特征尺度分解方法(简称LCD).LCD方法可以自适应地将任意一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和.对LCD方法的基本理论进行研究,分别采用LCD方法和经验模态分解(简称EMD)方法对仿真信号进行分析,对比结果表明:LCD方法的有效性及在端点效应、计算时间等方面都优于EMD方法,并且把LCD方法应用于齿轮的实验振动信号分析,LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断.     

局域波法的多分辨分析特性及其应用

局域波法通过局域波分解和瞬时频率的求解,将任何复杂的信号分解成为有限数目并且具有一定物理意义的基本模式分量,每一个分量描述了时变信号中不同频率和尺度范围的固有振动模式,所获得的各分量局域波时频分布具有多分辨分析特征.由于局域波分解是自适应的,它的多分辨分析特征也是自适应的.经理论分析与对变速箱轴承座处拾取的振动信号的分析验证了方法的有效性,局域波法为工程测试中的时频分析提供了一种有效的手段.     

基于EWT和SVD技术的齿轮故障诊断方法研究

本文基于经验小波变换(EWT,empirical wavelet transform)和奇异值分解(SVD,singular value decomposition)技术提出了一种齿轮的故障诊断方法.首先采用EWT方法将齿轮的振动信号分解为若干个本征模态分量(IMF),并利用这些IMF分量形成向量矩阵.而后对初始向量矩阵进行奇异值分解,根据奇异值分解的三大特性,将求得的特征向量矩阵的奇异值作为齿轮振动信号的模式特征向量.最后通过建立马氏距离判别函数判断齿轮的振动情况和故障类型.通过对实际实验数据的分析,证明了该方法在齿轮故障诊断中有效性.     

机车故障诊断的局域均值分解解调方法

为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,提出了一种针对机车故障振动信号的局域均值分解(LMD)解调诊断方法.LMD能够将多分量的调制信号自适应地分解成一系列乘积函数分量,分解与解调过程可同步完成.与Hilbert-Huang变换相比,LMD方法不需要通过Hilbert变换求解瞬时频率,从而避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差.由于不受Bedrosian和Nuttall定理的限制,不会出现负频率现象,通过滑动平均方法得到信号的局域均值和包络,因此不存在过包络、欠包络和断点效应.通过对实际机车走行部轴承和齿轮振动信号的分析,成功地提取了故障特征,与经验模式分解进行比较的结果说明,采用LMD方法提取尽可能多的有意义的调制分量,不仅避免了Hilbert变换加窗效应所带来的解调误差,而且更适合于多分量调制信号的处理.     

基于局域均值分解的膛内横向微动特征提取方法

针对弹丸膛内横向摆动产生附加的微多普勒调制项问题,提出了一种基于局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的调制信号分离和特征提取方法.采用LMD方法,将复杂调制信号自适应地分解成若干个具有物理意义的瞬时频率的单分量信号,对每个单分量解调求出瞬时幅值与瞬时频率,获得原信号的调制信息.通过仿真信号验证了LMD处理多分量调幅-调频信号的有效性,将LMD方法应用于膛内运动弹丸实测信号的分析,结果表明该方法能完整提取出弹丸膛内横向微动产生的微多普勒频率调制特征.     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

基于LMD和AR模型的转子系统故障诊断方法

提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和AR模型相结合的转子系统故障诊断方法.该方法先用LMD方法将转子振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(Product function,简称PF)分量之和,然后对每一个PF分量建立AR模型,提取模型参数和残差方差作为故障特征向量,并以此作为神经网络分类器的输入来识别转子的工作状态和故障类型.与EMD方法的对比研究表明,这两种方法均能有效地应用于转子系统的故障诊断.但LMD方法信号分解后数据残差比EMD方法的小.     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.     

基于局部均值分解和共振解调的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承原始振动信号信噪比小,以及传统共振解调中带通滤波器参数选择难以确定,且依赖于人的主观经验的问题,提出一种基于局部均值分解和共振解调相结合的方法;该方法首先利用局部均值分解算法将振动信号分解成多个分量,再通过希尔伯特(Hilbert)变换获得各个分量的时频图,然后利用快速谱峭图算法自动确定带通滤波器的中心频率和带宽,最后对信号进行带通滤波和包络解调分析完成故障诊断。数字仿真信号和滚动轴承实验证明了该方法的有效性。     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

一种无线通信信号超窄带滤波方法的改进

在无线通信过程中,采用传统超窄带滤波方法很难获取较宽且没有被干扰的频带,有效信号在频域中会出现裂口,导致大量数据丢失,造成人为干扰。提出一种新的无线通信信号超窄带滤波方法,依据幅值、斜率以及带宽对干扰源位置与数量进行判定,为无线通信信号超窄带滤波提供可靠依据。将干扰数据与有效数据投影至不同空间,分别对其进行超窄带滤波处理,通过数据特征值子空间滤波法,获取无线通信信号超窄带滤波的回波数据,实现无线通信信号超窄带滤波,完成无线通信信号超窄带滤波方法的改进。实验结果表明,所提方法能够有效滤除无线通信信号中的超窄带干扰,能保留数据的完整性,避免人为干扰。     

CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究

为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性.     

基于阶次分析的无人机挂飞振动正弦分量幅值准确提取技术

传统的快速傅里叶变换分析装备在变转速工况下的振动信号出现"频率模糊"现象,针对此问题提出一种无键相阶次分析方法。首先通过控制系统或其它途径预估转速变化范围,确定窄带滤波频带;然后对信号进行窄带滤波;之后利用Hilbert变换计算滤波后信号的瞬时频率;最后根据瞬时频率对信号进行重采样得到角度域平稳信号,对角度域信号傅里叶变换得到阶次谱。通过信号仿真验证了该阶次分析方法有效、准确,并应用到装备在无人机的挂飞振动信号分析中,用于准确提取变转速工况下振动信号中正弦分量的幅值,为准确制定装备的振动环境试验条件奠定基础。该方法是对阶次分析方法的有效补充,对于相似装备的动力学环境试验条件制定也具有参考和借鉴价值。     

全组分废弃混凝土再生水泥熟料烧成及水化性能研究

针对我国废弃混凝土胶凝化再生利用技术存在的组分分离导致材料利用率低、生产成本和能耗高等问题,提出利用以石灰岩为粗骨料的全组分废弃混凝土作为生料原料,煅烧熟料、制备再生水泥的新思路.研究了再生水泥的生料易烧性以及熟料的矿物组成、水化强度和水化产物的微观形貌.结果表明:全组分废弃混凝土再生水泥技术是可行的;再生水泥生料易烧性较好,熟料胶砂强度低于硅酸盐水泥熟料技术要求,试验条件是影响强度的主要因素;引入熟料晶种煅烧的再生水泥熟料,其主要矿物成分和水化产物的组成与参比工业熟料基本相同,两者水化产物中C-S-H凝胶形貌相似.     

单通道时频重叠高斯调幅通信信号盲分离方法

为了解决单通道多个时频重叠高斯调幅通信信号共信道的盲分离问题,提出了一种混合遗传与最小值搜索的盲分离算法。根据信号的特征,建立信号模型,利用接收到的一组混合信号的数据,利用混合遗传与最小值搜索的盲分离算法对所有待估计参数进行联合搜索,实现了多个信号分量的重构和分离。仿真结果表明,与传统的最小值搜索算法(初值选取误差控制在远离期望值的5%以内)和遗传算法相比,该算法有较高的数值精度和不受初值选取影响的优点。     

NLMS算法在轨道电路信号解调中的应用

针对目前轨道电路FSK信号解调中传统解调方法解调精度不足的问题,在对自适应滤波理论研究的基础上,提出采用基于NLMS算法的自适应滤波模块,利用传统频谱分析法得出轨道电路FSK信号的载频信息作为自适应滤波模块的期望信号,通过提取其中一个载频分量从而还原调制方波,经过计算后得出调制频率,实现信号的解调。仿真结果证明NLMS算法不仅实现了轨道电路FSK信号高精度的解调,并且解决了传统LMS算法在轨道电路FSK信号解调中收敛速度慢的缺陷,具有良好的抗噪性能。     

改进包络滤波算法及在电路信号中的应用

分析多次采样取平均值和经典的包络均值方法,指出这两种方法的优缺点.提出改进的增量包络均值滤波(I-EMF)算法:先将采样信号递归平均重建,以削弱幅值过高的噪声信号点;然后在实时提取的重建信号上下包络中引入合理的衰减量;最后计算包络均值作为真实信号的估计值.通过仿真分析和实验验证,该算法具有较好的信号处理与去噪性能.     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法.首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF: Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.     

基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理技术

针对多普勒失配引起的伪随机跳频引信定距精度差及工程实现难度大的问题,提出了一种基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理方法.首先利用发射信号重构一组用于匹配滤波的本地参考信号,然后将这组信号分别与目标回波信号进行相干积累,当其中任一通道相关值超过预设门限时,即可判为定距成功.仿真实验结果表明,该算法能够对目标区域进行精确探测,有效地解决了伪随机跳频引信多普勒失配引起的定距精度差、虚警概率高等问题.