瞬时频率波动分析与齿轮故障诊断

本文研究了齿轮振动信号调制与解调的过程与机理。并根据希尔伯特变换理论,提出了一种早期诊断齿轮故障的新方法—瞬时频率波动(TFF—Transient FrequencyFluctuation)分析法,实现了频率调制信号的解调,较好地提取了齿轮的局部损伤信息。在大量试验与分析的基础上对该方法进行了验证。     

希尔伯特黄变换在齿轮故障诊断中的应用

希尔伯特黄变换是先把一列时间序列数据通过经验模态分解，然后经过希尔伯特变换获得时频谱的信号处理新方法。介绍了希尔伯特黄变换算法的原理及流程，利用由希尔伯特谱反映出的丰富的物理信息来对齿轮进行故障诊断。结果表明，希尔伯特谱较好地实现了齿轮故障的诊断，希尔伯特黄变换为齿轮故障提供了有力的工具。     

齿轮振动信号的压缩感知采集与故障诊断

传统的采样策略会产生大量的数据,为了减少齿轮振动监测中的数据量,在压缩感知的基础上,建立了齿轮振动信号采集和重构模型。首先通过高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量、传输和存储压缩后的信号可以节省成本。信号重构归结为一个最优化问题,应用正交匹配追踪求解信号重构问题。进而得到重构信号的Hilbert解调谱,从Hilbert解调谱中提取特征频率,以特征频率能否识别来评价信号重构的效果。仿真实验和齿轮实验证明了模型的有效性。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

振动调幅信号广义检波滤波解调法及其在齿轮故障诊断中的应用

在分析解调电路工作原理的基础上提出了调幅信号半波解调方法。对其解调原理作了数学推导，并进一步推广提出了广义检波滤波解调方法，讨论了该方法在齿轮故障诊断中的应用。     

由小波变换模极大值实现信号重构

基于多尺度分析的思想 ,指出小波模极大值能检测信号的奇异性。通过模极大值可实现信号重构。然后 ,研究了一种算法 ,可从混有噪声的信号中 ,采用设定阀值的方法 ,消去噪声相关的模极大值 ,提高恢复信号的质量     

基于小波的信号部分重构与插值

通过分析信号重构理论，提出了信号部分重构的概念，即已知原信号的部分信息，通过增加一些新信息可以重构原信号更进一步的逼近，而且信号部分重构过程的迭代将达到信号的完全重构。基于小波变换理论，研究了一类信号部分重构问题，得到了一种信号部分重构公式。从信号部分重构的观点出发，提出了一种能够消除假频并扩展频宽的地震信号空间插值办法，实验结果证实了方法的有效性。     

齿轮故障诊断中振动信号处理研究进展

介绍了近年来振动信号处理技术在齿轮故障诊断中的应用现状,详细论述了各种信号处理技术的优缺点、应用范围和研究进展,并对今后的发展方向进行了展望.     

基于声信号分析的齿轮故障诊断方法

为了解决齿轮故障诊断中传统的声振信号分析方法容易受到周围设备及环境噪声干扰的问题,提出了一种独立分量分析和自相关分析相结合的齿轮故障诊断方法.首先用独立分量分析分离特征信号和干扰信号,然后用自相关分析提取特征信号中的周期成分.实验结果表明,该方法可以有效地提取在强背景噪声干扰下的齿轮故障特征.     

变速箱振动信号的分解及在故障诊断中的应用

建立了变速箱故障振动理论模型，模型考虑了箱体内部各齿轮，轴承和轴不对中时对箱体复合振动信号的影响，利用时域同步平均技术和小波分析技术分别地将化振动信号，轴不对中故障振动信号和轴承故障振动信号从箱体复合振动信号中分离出来，并利用分离出来的振动信号成功地诊断了变速箱的典型故障。     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

一种新的超声无损检测回波信号的识别方法

由于超声回波信号受到噪声干扰或者到达时间混叠,故超声无损检测信号很难鉴别缺陷的大小.文中提出一种新的超声回波信号到达时间的识别方法.该方法首先把原始采集的回波信号进行经验模态分解,得到若干个固有模态函数,通过确定能量临界值,选择几个固有模态函数重构信号,重构信号的峰值包络表明了各个回波信号的到达时间.由衍射时差法(TOFD)实验信号验证了该方法的可行性及准确性.实验结果表明,可以识别的最小时间间隔为0.1μs,平均误差为80 ns.     

基于受污信号幅度谱和部分时域值的稳健性重构算法

利用幅度谐与部分时域采样值来重构信号是极为重要的。然而,信号总会受到噪声的污染。本文介绍了一种由迭代序列外推的稳健性重构算法,并给出若干实例。结果表明,这个算法是很有效的。     

低通和带通信号采样的频谱混叠分析

对带通信号的采样和重建进行了理论分析，结果表明，如果用信号的2倍带宽频率进行采样，会产生频谱混叠，且当信号的最高和最低频率分量中含有冲激函数时，采样之后的信号不能精确重建原信号，当信号的最高和最低频率分量为有限值时，仍然能精确重建原信号，研究还表明，低通信号的Nyquist采样中所遇到的类似问题只是带通情况的特例。     

基于LCD分解的微震信号分析与识别

 针对矿山微震监测信号识别难,识别速度慢的问题,引入新的非平稳信号的分析方法--局部特征尺度分解法（LCD）,该方法可以自适应地将一个复杂的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量（ISC）之和。与传统的经验模态分解（EMD）相比,LCD 计算的效率更高,并能更好地抑制端点效应。分别对矿山典型的岩石破裂微震信号和爆破振动信号进行LCD,结果表明,2种信号均得到了有效的分解。对各ISC作频谱分析表明,2种信号在频率分布上存在较大差异。对各ISC作Hilbert变换,得到的能量分析结果表明,2种信号在能量分布上也存在较大差异。该方法为快速、准确地识别微震信号提供了新的途径。     

涡街流量信号中管道振动噪声的分析与处理

研究了获取管道振动噪声干扰特征的方法,介绍了基于加速度传感器的管道振动信号的采集.结合涡街流量信号和管道振动信号的频谱分析结果,指出了管道振动信号频率与涡街流量信号的主要干扰分量频率直接相关.研究表明,可通过获取管道振动加速度信号特征,来间接获得涡街流量信号中最主要噪声的频率特征.基于这一研究结论,以管道振动信号的特征信息为参考输入,验证了通过自适应滤波对涡街流量信号中振动噪声的滤波方法.     

旋转机械振动信号处理中的滤波及特征提取技术

在广泛调研国内外旋转机械振动信号处理技术研究的基础上,针对振动信号处理中的滤波和特征提取技术进行了较为详细的回顾和总结,分析了各种滤波和特征提取方法的优缺点．文中调研和总结的研究方法和技术,可为大型旋转机械振动检测与故障诊断研究提供参考．     

基于通信信号分选与识别的分布式处理机研究

针对通信信号分选与识别,提出了建立分布式处理机的方案,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采用维数压缩和线性识模器。     

小波-傅立叶变换综合法的车桥耦合振动分析

将小波变换与傅立叶变换相结合,提出一种处理非平稳信号的新方法小波-傅立叶变换综合法。并用于分析不同车速下桥梁跨中挠度的动力响应曲线,得到完整的时频信息。分析结果表明了该小波-傅立叶变换综合法在非平稳信号时频分析领域有良好的应用效果。     

Analysis and Simulation for Planetary Gear Fault of Helicopter Based on Vibration Signal

Fault diagnosis for helicopter’s main gearbox based on vibration signals by experiments always requires high costs. To solve this problem,a helicopter’s planetary gear system is taken as an example. Firstly,a simulation model is established by McFadden,and analyzed under ideal condition. Then this model is developed and improved as the delay-time model of the vibration signal which determines the phase-change of sidebands when the system is running. The cause and change-rules of planetary gear system’s vibration signal are analyzed to establish the fault diagnosis model.At the same time,the vibration signal of fault condition is simulated and analyzed. This simulation method can provide a reference for fault monitoring and diagnosis for planetary gear system.