亚健康脉象信号的非参数化双谱估计

根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,提取处于亚健康状态的脉象信号的异常信息,探索亚健康的诊断与治疗评估的客观诊断依据.在信号处理过程中,双谱的相位携带有信号的重要特征信息.采用双谱估计分析法中的非参数化算法对脉象信号进行研究发现,处于亚健康状态的双谱幅值谱峰比处于健康状态的更突出,较大双谱值的分布更为集中.实验结果表明:非参数化双谱估计是分析脉象信号的有效且可行的方法,可以作为识别亚健康状态的方法进行深入研究.     

基于AR双谱的超声波电机故障诊断

针对超声波电机在工作时发生故障难于监测与判断,提出一种高阶谱诊断超声波电机故障的方法.利用高阶累积量对振动信号建立AR模型,再对其进行参数化AR双谱估计.实验结果表明:与正常状况时的超声波电机AR双谱相比,故障状况时其双谱能量分布出现分散,峰值减少,同时等高线图和双谱切片也存在明显差异,因此可以作为故障诊断的依据.     

AR双谱的电梯机械故障诊断

通过采集电梯运行时的加速度振动信号,建立AR时间序列模型.分析AR双谱图、双谱等高线,以及双谱对角切片,诊断电梯机械故障.研究结果表明:在电梯正常工作和故障时的双谱存在明显的差异,AR双谱表现出了不同的特征,可以作为电梯机械故障的诊断方法.     

齿轮箱起动过程阶次倒双谱故障诊断方法

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将常规的阶次分析与倒双谱技术相结合,提出了基于阶次倒双谱的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域非平稳信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒双谱分析,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明阶次倒双谱分析能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

基于双谱的BP神经网络的齿轮故障模式识别

本文以双谱分析为基础,对双谱分析的结果进行特征提取,提出了双谱-BP网络故障诊断方法。以双谱为BP神经网络的输入特征向量,对所提出的方法进行了实验研究,结果表明所提出的双谱-BP诊断方法是判断故障类型的一种有效方法。     

车辆减振器噪声诊断的双谱分析法

噪声正常与异常的车辆减振器振动信号具有不同的高斯性和对称性特征.以双谱分析理论为基础,分析并计算了不同振动信号的选择双谱.采用选择双谱来提取振动信号的故障特征,通过马氏距离判别法来实现对车辆减振器异常噪声诊断.诊断结果与实际相符,从而验证了双谱分析法的有效性和实用性.对进一步了解减振器异响发生机理,寻求异响控制具有工程意义.     

基于双谱分析的内燃机曲轴轴承磨损故障的诊断研究

引入高阶统计量诊断曲轴轴承磨损故障,在EQ6100汽油发动机上模拟设置四种曲轴轴承间隙,并应用双干谱、双谱对振动信号进行了分析比较,结果显示双谱有效地抑制了噪声影响,较好地对曲轴轴承四种磨损状态进行了分类和识别,并揭示了非线性相位耦合随曲轴轴承磨损状态的变化规律;而运用双谱沿频率ω1=ω2的对角切片提取了曲轴轴承磨损故障诊断的特征参数,并有效地诊断了该故障.     

超宽带穿墙雷达的信号检测

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波2双谱联合检测新算法Z在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离2方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能。     

基于双谱滤波的脉冲星信号消噪方法

提出了一种基于双谱相位加幅值滤波的脉冲星信号消噪方法.首先将含噪脉冲星信号变换到双谱域,利用α-删减相位滤波器对其双谱相位进行平滑滤波,并且设计了幅值α-删减加权中值平均滤波器对其双谱幅值进行滤波处理,然后再根据滤波后的双谱值来重构信号的功率谱和相位.仿真结果表明,重构的信号不仅可以消除高斯噪声,而且还对非高斯噪声进行了有效地滤波,比直接双谱重构和仅对双谱相位进行处理重构的效果都要好.     

基于ARMA模型双谱分布与FCM方法的轴承故障识别

针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型双谱分布特征与模糊c均值(FCM)聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型;然后,对ARMA模型进行双谱分析;最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别,但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题,提出一种双谱二次特征提取方法,将双谱转化为灰度图像,以灰度值表示双谱幅度;再利用图像处理技术提取双谱二次特征,提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集;将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明:该方法具有更好的分类识别性能,对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

基于AR双谱的调速阀故障诊断

将高阶谱应用于液压系统的故障诊断,提出一种诊断调速阀故障的方法.通过实验采集调速阀工作时阀体振动的信号,建立AR模型,进行AR双谱分析.故障情况下和正常工作情况下双谱的对比差异明显,说明用高阶谱来诊断调速阀故障是可行的、有效的.     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

穿墙雷达系统中信号检测的新算法

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波-双谱联合检测新算法.在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离-方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能.     

三谱切片在调速阀故障诊断中的应用

为了解决液压元件调速阀故障诊断难的问题,采用三谱及其切片分析的方法,针对调速阀阀体正常和故障时的振动信号,分别绘制出其双谱切片和三谱切片图.比较和分析结果表明,正常时,三谱二维切片的幅值在以2个频率构建的平面中心处为零,而故障时不等于零;从对角切片分析发现,三谱对角切片能表现出比对应的双谱更多的幅值信息.三谱能更有效地提取非线性信息,为获得故障特征提供有效的依据.     

中医脉象信号的参数化双谱估计及其切片分析

将双谱估计的参数化方法应用于脉象信号的分析中,采用非高斯AR模型分析方法,对15例吸毒者和15例正常人脉象信号进行了参数化双谱估计。选取双谱幅值水平切片提取脉象信号的双谱幅值特征,选取双谱相位主值水平切片提取脉象信号的双谱相位主值特征,并根据这些特征,分别给出了吸毒者和正常人脉象信号的判别依据。根据这2种判别依据,识别率分别达93．3％和90％。实验结果表明,双谱估计的参数化方法能较好地分析吸毒者和正常人脉象信号的差异,是一种分析脉象信号的有效方法．     

采用AR模型双谱估计的概率筛筛分效率

建立概率筛振动信号的自回归模型,进行双谱估计.从双谱及其对角切片中获得谱特征和筛分效率之间的关系,并找出最佳筛分效率的谱特征.实验和研究结果表明:不同的筛分效率有着不同的谱特征,筛分效率的高低与谱高峰出现的频率范围,高峰两侧陡度的对称性和零处的耦合性有很大关系.     

时间序列双谱在调速阀故障诊断中的应用

研究液压系统的一种新的故障检测方法,利用时间序列双谱分析实现调速阀故障诊断.根据实验分析,调速阀正常工作和出现故障时采集的振动信号的双谱存在明显的差异.由此可知,时间序列双谱分析是实现液压元件故障检测的一种有效方法.     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。