基于二阶循环统计量的LMS算法

证明了二阶周期平稳随机信号通过线性时不变系统后，仍是二阶周期平稳随机信号，且循环频率不变。定义了基于二阶周期自相关函数的误差准则，给出了新的LMS算法，并讨论了新算法的性能。仿真结果表明，在收敛速度和抗噪声方面，新算法的性能有一定提高。     

应用循环自相关函数诊断齿轮故障

本文讨论机械信号的循环平稳特性，指出这种循环平稳性主要表现为二阶．推导了二阶循环统计量——循环自相关函数的解调方法，该方法通过搜索循环频率而将调制源分离在循环域的低频段，并且调幅和调频信号有不同的解调结果．应用于齿轮诊断，有效地提取出裂纹和断齿故障的特征．研究表明：将机械信号视为循环平稳信号，可以获得统计量的变化信息，这种信息在机械监测和诊断中可以充分利用．     

轴承早期故障信号的二阶循环平稳分析

研究了故障轴承振动信号的循环平稳特性,用常见调制信号证实了二阶循环自相关、谱相关密度函数的解调性能.通过实例仿真,在切片分析的基础上,针对多载波多调制源的早期轴承故障信号,提出应用二阶循环切片集合分析法对轴承故障信号进行故障提取,并与谱密度组合切片分析法进行了比较.分析结果表明,切片集合法能快速有效地诊断出轴承的早期故障.     

基于循环统计量的幅值解调方法及应用

基于循环平稳基本理论,提出一种新的时变调幅信号处理方法.利用循环自相关函数切片对加性白噪声的自然免疫力,取信号特定循环频率处的循环自相关函数切片,可以提高信号的信噪比.当结合其他的解调方法对切片信号进行解调分析时,能够大大提高解调分析方法的抗噪能力.仿真和实验信号分析结果表明方法的有效性.     

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户(主用户)的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法.该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号.该算法具有检测结构简单,易实现的特点.仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0.1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16 dB的条件下,与Dandawate-Giannakis(DG)方法相比,本文算法的检测概率提高23%.     

旋转机械故障诊断的11/2维循环谱分析方法

首先介绍了谱相干及高阶循环累积量谱的定义,说明了高阶循环累积量谱具有的抑噪和相位保留的能力.但由于高阶循环累积量谱分析需要更长的时间序列,因此本文从循环谱相干定义出发,提出了利用1 1/2维循环谱区分线性与非线性特征的方法.指出1 1/2维循环谱分析方法,不仅保留了高阶循环累积量谱的抑制噪声、提取非线性耦合特征和分离循环平稳分量与平稳分量的能力,而且减少了所需时间序列长度,提高了监测的实时性,最后以非线性平方相位耦合信号和轴承故障信号为例进行了仿真验证.     

旋转机械振动信号的循环谱分析

依据循环平稳理论,建立了具有旋转特性的机械设备的信号模型,对其振动信号的二阶循环统计量的解调性能进行了分析.指出利用循环谱图及其轮廓图可以有效识地从复杂的机械振动信号中提取调制信号及载波信号的频率特征,为设备的故障识别及故障定位提供了依据.     

关于次序统计量的联合分布与应用

设总体X具有连续的分布函数F(x)以及概率密度f(x),X(1),X(2),…,X(n)为次序统计量.得到了任意k个次序统计量的联合密度的一般形式.     

基于二阶循环统计量的频谱感知方法

认知无线电可以自动感知周围环境并能调整系统参数,以适应环境的变化,是一种新的智能无线通信技术,而有效可靠的频谱感知技术是认知无线电得以发展的关键和前提。该文通过对基于二阶循环统计量检测方法的综合分析和研究,将该方法应用到认知无线电频谱空洞的检测当中,给出了利用二阶循环统计量实现对授权用户检测的具体实施方案。仿真试验结果表明,基于二阶循环统计量的频谱感知方法具有良好的检测性能,能够有效地完成对授权用户的检测。     

基于高阶统计量的机械故障特征提取方法研究

对高阶统计量用于机械故障特征提取进行了研究. 首先利用Hilbert变换构造原始信号的解析信号,求取信号的包络,然后计算包络信号的高 阶统计量.研究表明,用高阶统计量提取信号特征,可以容易地将正常齿轮信号和齿轮裂纹、 断齿的信号分离.     

Haar小波及其机械故障诊断应用

小波变换是一种时频分析方法，在机械信号处理应用中，基小波常根据其时域波形与被检测的信号成分相似或匹配选择，很少考虑小波其他特性，这种方法并不完善．通过Haar小波说明这个问题，推导了Haar小波连续变换在时问和尺度上的周期性，应用于机械信号处理，有效地提取出故障特征频率．该研究结果开拓了基小波选择的思路．     

模糊数学在机械设备故障诊断中的应用

通常 ,机械故障诊断是基于概率论的。然而 ,在机械故障诊断中模糊性是固有的 ,其主要表现在两个方面 :一是设备状态从正常到异常都有一个渐变过程 ,而结构的“完好”与“失效”之间往往不存在清晰的界限 ;二是故障原因与相应的症状之间往往没有明确的规律可循。为此 ,本文在简要介绍了机械故障诊断的基本概念及其随机性和模糊性后 ,给出了模糊诊断的具体方法 ,并通过一个故障诊断实例 ,说明故障诊断数学化的可行性 ,为计算机辅助故障诊断 ,缩短诊断时间 ,提高准确性 ,提供了一条可行的途径。     

模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用

在复杂的机械系统中,一种故障状态可能引起多种故障征兆,而一种故障征兆也可能在不同程度上反映多种故障状态。根据振动信号频谱分析结果,提取频谱特征,获取各种故障征兆信息。在已知故障征兆的情况下,对多故障同时发生和多故障具有相同征兆的诊断问题,利用模糊诊断技术,确定机械设备故障类别的隶属度值,经模糊综合诊断后确定设备的故障。     

平方解调分析原理及在机械信号故障诊断中的应用

在具有齿轮、滚动轴承等设备的机械故障诊断中 ,广义检波滤波解调分析是非常有用的工具 .广义检波滤波解调分析具有高通绝对值分析、检波滤波和平方分析三种算法 ,这三种算法在原理上是基本一致的 ,都能解出包含故障信息的调制频率 ,解相加信号时都以两信号频率之差 (不包含故障信息 )作为调制频率解出 ,采样频率不满足一定的条件时都存在着混频效应 ,在解调谱中表现为不宜区分的频率成分 .本文重点介绍了平方解调方法的原理、局限性及其在实际中的应用 .在理论上分析了其局限性 ,从根本上避免了工程故障诊断在此方面的误诊断 .     

Fault Diagnosis of Reciprocating Compressors Valve Based on Cyclostationary Method

The relationship between second-order cyclostationary method and time-frequency distribution is studied,and cyclic autocorrelation(CA) function is indicated to be one sort of special time-frequency distribution method.Furthermore,a fault diagnosis method for reciprocating compressors based on empirical mode decomposition (EMD) and CA function is proposed,and then it is applied to the fault diagnosis of reciprocating compressor valve.Firstly,the vibration signal of reciprocating compressor valve is decomposed by using EMD method,and several intrinsic mode functions (IMFs) are obtained.Secondly,the IMFs are evaluated by some denoising criterions to remove the noise and interfering ones.Finally,the CA functions of the remained IMFs are calculated,which will be used to reconstruct the CA function of the original vibration signal.Engineering application indicates that this method can sufficiently inhibit the cross-interference items of CA function.Therefore,more explicit working conditions of reciprocating compressor components can be achieved.     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用研究

为了对诊断过程中大量的宙余特征进行压缩或约简,将粗糙集理论引入到机械故障诊断过程中,提出了一种特征约简的算法,通过2个典型诊断实例对该算法进行了验证,结果表明：在保证故障分类结果基本不变的情况下,该算法可以查找出对故障分类起主作用的特征,从而达到了特征约简的目的,为粗糙集理论在机械故障诊断中的深入应用打下了基础。     

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。     

动态线性模拟电路多频故障诊断

本文给出一种非线性计算量较小的动态线性模拟电路多频故障诊断法。该方法采用多频激励建立的非线性故障诊断方程组及其雅克比矩阵,结构简单,计算机容易实现。非线性方程组的求解采用局部收敛的牛顿——拉普逊迭代法,速度较快。本文还研究了电路的可诊断性以及测试频率的选择问题。