浅谈一种基于AR模型的电厂电动机故障诊断新方法

电动机是电厂的重要设备,对发电厂的电动机故障进行诊断有重要意义。本文采用虚拟仪器系统作为开发平台,根据电动机振动信号的特点,对其进行虚拟诊断测试,在实际测试中,提出倒谱分析方法,是基于自回归AR模型的一种电机振动信号检测方法,首先是AR建模,并进行阶次预测和系数预测,得到相关参数;再进行倒谱变换,快速准确地提取出所需要的频谱信息,从而判断电机是否出现故障。     

颈动脉搏动波的谱分析

采用周期图法和AR参数模型法分别对颈动脉搏动波进行了功率谱分析．分析结果表明，从脉搏波功率谱的主峰及谱分布稳定性的角度来说，周期图法比AR参数模型法具有更优越的性能．     

表面粗糙度的综合评定及混合谱模型

采用自回归谱分析结合改进周期图检验的方法，建立表面粗糙度的混合谱模型，以分离其中表现为离散谱的确定性谐波成分和表现为连续谱的随机性成分，并在此基础上提出综合评定表面粗糙度各种参数的方法，同时对AR模型的阶数与谐波成分识别给出较有效的经验判定方法．     

钒掺杂SnO2材料的电子结构和光学性质

基于密度泛函理论采用全势线性缀加平面波方法计算V掺杂SnO2后的电子态密度、能带结构、介电函数和吸收系数。结果表明:由于V的掺入,晶胞SnO2费米能级向导带方向移动,在费米能级附近形成新的电子占据态,出现杂质能带,这是由V-3d态和O-2p态电子杂化所形成;介电谱在0～3.0 eV之间时出现3个新的介电峰,在高能区介电谱主峰位置发生蓝移,峰值强度减少;吸收谱发生展宽,吸收谱与介电谱的峰相对应。     

基于倒谱修正模型的语音基音检测算法

该文提出了一种基于修正倒谱模型的改进的倒谱基音检测算法.该算法首先对分帧语音进行10阶线性预测编码(LPC)分析和逆滤波,获得LPC预测残差;然后对残差信号进行倒谱分析,倒谱分析中采用了离散傅里叶变换频谱的高频分量置零的计算措施;最后根据倒谱的特征求得浊音语音的基音周期.仿真检测结果表明:该算法无论对纯净语音,还是对不同加噪情况下的含噪语音,其基音检测结果都明显优于传统倒谱基音检测算法,并且也明显优于基于平均幅度差函数的基音检测算法,而略优于基于自相关函数的基音检测算法.     

河南春季一次冷锋降水过程的云物理结构分析

利用Cheyenne ⅢA探测作业飞机机载PMS探测设备、GPS航迹资料、飞机探测宏观记录、天气预报等资料,对河南春季云粒子浓度、粒子直径、液态水含量及云滴谱进行了分析。结果发现,冷锋前后云中粒子的浓度、液态含水量以及粒子的粒子谱型存在较大的差异,从而揭示出锋面前后云中粒子的不同特征,云粒子谱分析表明：锋前云粒子谱主要为单峰型,锋面过境时,谱型逐渐转为双峰型或多峰型。混合云及更高层的云谱型比层积云更加复杂,粒子直径比积云大很多,谱宽较宽。     

基于多进制频移键控调制的水声远程信息传输技术研究

研究了一种基于多进制频移键控(MFSK)调制的水声远程信息传输技术，给出了通过谱分析进行频域解调的方法．即对于单个码元周期内的接收信号，计算其四阶累积量对角切片的傅立叶谱，将谱峰处的频率值作为载频的估计，根据载频与传输信息的对应关系进行解调．初步的海上试验结果表明，该技术可以实现80km距离、4bit／s数据率的信息可靠传输．     

太阳黑子AR10953本影振荡周期的测量

本影振荡是出现在太阳黑子内的一种普遍现象,精确测定它的周期对理解太阳黑子演化有着重要意义。2007年4月30日太空太阳望远镜Solar-B利用谱线CaIIH对太阳活动区AR10953进行了连续的观测。这份高质量的观测资料能够帮助我们精确地测量太阳黑子的震荡周期。利用快速傅立叶变换(FFT)方法,我们测出太阳黑子的震荡周期约为140秒。     

频谱泄漏效应补偿的信号处理方法研究

为减小频谱泄漏对谱分析的影响, 将传统离散傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform)的方法和运算从经典的一维频谱扩展到二维时频谱, 在此基础上对简谐信号存在能量泄漏的频谱中任意频率成分的幅值与时域信号截断长度的关系(时谱)进行实验研究, 从而提出一种信号的时谱描述方法。实验结果表明, 在频谱泄漏条件下任意频率成分的幅值随时域信号截断长度的变化遵从sinc 函数, 基于这种关系可完成简谐信号任意截断条件下的频谱构造, 实现零误差幅值谱构成, 得到非整周期截断时DFT 幅值谱误差与信号中所含周期数的关系服从指数规律, 且当信号长度是周期的10 倍时, DFT 频谱产生的标准差约为0. 001。     

一种基于加权Mel倒谱的语音信号共振峰提取算法

提出了一种利用加权Mel倒谱提取语音信号共振峰的算法.首先对短时语音信号进行加权Mel倒谱分析,获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数;然后利用离散余弦平滑算法,从加权Mel倒谱系数获得谱包络,并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰;最后根据共振峰的连续性约束条件和频率范围,从候选共振峰筛选得到共振峰的估计值.实验结果表明,本算法比倒谱法提取的共振峰误差更小,在噪声环境下具有较好的鲁棒性.     

海南省秋季暴雨过程雨滴谱的特征分析

以2017年海南省海口市秋季暴雨过程为研究对象,利用Parsivel降水粒子谱仪观测到的雨滴谱资料,分析雨滴微物理参量特征及滴谱随降水过程的演变特征.结果显示:降水粒子以直径小于1 mm的雨滴为主,直径大于1 mm的雨滴数所占的比例低,但其对雨强的贡献最大.雨滴数浓度、雨强、最大直径和均立方根直径随时间的演变趋势相似,峰值和谷值位置基本一致.降水前期雨滴谱以单峰为主,谱型窄;中期谱型拓宽,滴谱从单峰向双峰甚至三峰演变,有4 mm的大粒子出现;末期谱型变窄,滴谱变回单峰,雨滴数浓度显著降低.当进行Gamma分布的拟合时,直径在1.5 mm～3 mm范围内的雨滴,其拟合最为理想,本研究可为进一步研究热带降水云系的微物理特征提供参考.     

基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

地铁引起地面振动信号的谱分析

应用正交Hilbert—Huang变换,对地铁引起的地面振动信号进行频谱分析．首先,利用正交的经验模式分解方法,得到地铁引起地面振动信号的相互间完全正交的固有模式分量,对各阶固有模式分量进行Hilbert谱分析,进而得到Hilbert边际谱．然后,通过对地面振动信号的Hilbert边际谱进行分析,获得其频谱特性．将地铁引起地面振动信号的Hilbert边际谱和Fourier谱进行比较,指出两种谱分析方法分析地铁引起地面振动信号频谱特性的差异．最后根据Hilbert变换的线性性质,得到消除背景振动、纯粹由地铁运行引起地面振动的频谱特性．     

特征谱分析方法及其在列车轮对故障诊断中的应用

鉴于列车轮对故障特征信息往往被淹没在背景噪声里,而一般频谱分析方法常因负载变化、转速波动而造成谱值模糊不准的缺点,提出了一种列车轮对故障在线诊断的特征谱分析方法,并根据列车轮对故障诊断的实际需要,研制了故障在线诊断特征谱分析系统.阐述了该方法的原理、信号采样、信号处理以及特征谱泄漏抑制等问题.实际运用结果表明该方法比普通的频谱分析技术更为准确地描述了故障信号的特征,是一种可靠而有效的故障诊断方法.图5,参8.     

录音机机芯动态特性谱分析诊断

录音机机芯动态特性谱分析诊断是对机芯的动态抖晃(Wow-Flutter)信号,用时间序列谱分析方法进行处理,可以诊断出机芯传动系统中各部件的缺陷和影响抖晃的程度。本文介绍了时间序列分析的线性谱(快速傅里叶变换FFT谱)和非线性谱(自回归AR谱)。通过分析计算,诊断出CM1000B型机芯诸传动部件对抖晃误差的作用。最后对两种时间序列谱分析的结果和在实际运用中的优缺点进行了比较。     

容器内液化天然气分层涡旋事故的诊断与识别

以温度为表征参量,基于谱分析方法和时频分布理论,利用温度序列的AR模型的极点参数作为前端处理的特征参数,模拟了智能系统对温度信号的处理过程.来对液化天然气(LNG)分层涡旋事故进行有效的识别与诊断.过程中,为了压缩特征维数并选择可分性最好的特征,采用了基于距离准则的特征选择方法.对温度序列的特征提取表明:从分层第一阶段过渡到第二阶段后,温度信号频率的主峰中心频率部分发生了偏移,而且频率幅度增大;涡旋临界状态的AR谱比较杂乱,既有特征谱峰又有其他谱峰;两种状态的特征参数--中心频率、谱峰幅值、高频能量和高频能量比等区别较大.最后,通过AR模型参数的欧式距离对分层涡旋的发展阶段及状态进行了模式识别.结果表明:相同状态的欧式距离趋向于零,由于信号的随机性而呈现较小的非零量;不同状态之间的欧式距离值差异明显,能够实现分层涡旋的故障状态识别.     

基于阶比跟踪的全息谱技术

分析了传统全息谱技术的原理,针对传统全息谱技术只能应用于平稳信号的不足,提出了一种基于阶比跟踪的全息谱分析方法.该方法通过阶比跟踪采样,把时域里的非平稳信号转化为角域里的平稳信号,再应用传统全息谱技术进行分析,减少了非平稳信号对全息谱图的影响,扩大了全息谱分析方法的应用范围.研究了阶比跟踪全息谱的原理,并进行了仿真实验.仿真实验和误差分析表明:与传统全息谱分析方法相比,此方法可以有效用于非平稳信号的分析中,谱图清晰,效果明显.     

六阶电力系统动力学分析及其参数自适应滑模控制

为了对六阶电力系统中的复杂动力学行为进行分析与控制,对系统动力学模型进行详细分析并为其设计参数自适应滑模控制器.首先,利用分岔图、相图以及频谱图分析电力系统的动力学行为,分析结果表明系统会在不同的参数条件下呈现周期运动、拟周期运动以及混沌运动,并出现了多涡卷吸引子.然后,在考虑系统参数不确定条件下为其设计参数自适应滑模...     

非线性调制函数的频谱特性及双谱应用

非线性调制函数的频谱特征分析在工程中具有广泛的实用价值。本文借助 Bessel 函数详细分析了非线性调制(调幅、调频)信号的频谱特性及相位相关特性;概括了用双谱分析非线性调制信号时频谱规律,进而求出应用双谱进行信号主频及调制频率的谱识别方法。通过对步进电机转速误差的双谱分析,验证了该方法的可靠性。     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的