重力梯度仪仿真系统设计

为了研究旋转加速度计重力梯度仪信号产生和处理方法,设计了重力梯度仪半实物仿真系统。首先依据 重力梯度仪的测量原理计算出由地下某异常体引起的重力梯度异常值,利用加速度计的输出公式,通过 LabVIEW对全张量重力梯度仪的12 个加速度计输出信号进行仿真,并对仿真信号进行解调,得到全张量重力 梯度值。以单圆盘为例进行半实物仿真,由计算机A 产生加速度信号经过硬件电路后,通过计算机B 对调理 过的加速度计信号进行中值滤波和解调,从而获得重力梯度异常值,精度为100 E。这种仿真系统的设计可以 对全张量的重力梯度进行解调,突破了解调单圆盘信号的局限性,引入的半实物仿真增加算法的可靠性和仿真 的可信度,对重力梯度仪的参数设计和实物制造有参考意义。     

基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法

针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽进行自适应选择。然后,使用寻优得到的最优中心频率和带宽对轴承故障信号进行滤波分析。最后,对滤波后信号进行包络解调处理,提取出故障特征频率,判断轴承故障类型。通过对仿真信号和轴承内、外圈故障信号的分析诊断,可以证明该方法能够满足共振解调方法中对共振频带选取的要求,完成轴承信号故障频率的提取,是一种有效的轴承故障诊断方法。     

形态滤波在滚动轴承故障声发射信号处理中的应用

滚动轴承的状态监测和故障诊断意义重大.为有效诊断轴承早期的微弱故障,将形态滤波方法用于轴承故障声发射信号的处理,提出采用多尺度形态开闭和闭开组合的滤波器对信号降噪处理,采用闭运算对降噪后的信号进行形态滤波解调得到明显的故障特征频率,并对比故障振动信号和声发射信号的处理效果.研究表明: 形态滤波用于轴承故障声发射信号特征提取效果明显,适用于轴承的状态监测和故障的早期诊断.     

基于包络解调滤波的滚动轴承复合故障诊断

针对在变转速工况下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障间的相互作用使得多种故障特征混叠在一起,彼此干扰,造成误判﹑漏判等问题,以及时域滤波过程中共振频带参数难以获得这一问题,提出基于包络解调滤波的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,使用多项式函数拟合轴承转速,并根据轴承各部分的故障特征频率系数和转速信息计算瞬时故障特征频率(IFCF)趋势线;其次,根据各部分IFCF趋势线的拟合函数,构造解调算法的相位函数,对原始信号经过Hilbert变换得到的包络信号解调;最后,以各部分IFCF拟合函数的初始值为中心频率构造窄带巴特沃斯带通滤波器,对解调信号进行滤波处理,并对滤波后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到包络解调滤波信号的频谱。研究结果表明:该算法使轴承IFCF的能量集中在初始值的位置,使用巴特沃斯带通滤波器便可以在包络信号中提取解调后的故障信息。该方法既克服了转速变化引起的"频率模糊"现象,又避免了时域滤波中共振频带难以确定的问题。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

调幅波的解调方法探讨

文中讨论常见的二极管峰值检波电路和同步解调电路对调幅波的解调作用,同时提出一种不用载波信号的解调方法,将调幅信号经过平方后,再滤波、开平方、滤波,可以解调出调制信号.最后详细给出了各种解调方法的EwB电路原理图及仿真结果.     

基于Hilbert变换的滚动轴承内环和外环故障诊断

针对滚动轴承的外环和内环发生故障时轴承产生的振动信号具有调制的特点,提出基于Hilbert变换的滚动轴承内、外环故障诊断方法,介绍基于Hilbert变换的调制信号解调过程:运用Hilbert变换对滚动轴承的振动信号进行包络解调,实现载波和调制波的分离.通过对调制波进行频谱分析实现滚动轴承内、外环故障的诊断,对具有内环故障和外环故障的滚动轴承进行故障诊断仿真.仿真结果表明:基于Hilbert变换的包络解调技术能有效提取调制信号中的包络信号,对包络信号进行频谱分析后可以实现滚动轴承内、外环故障的诊断;诊断结果与实际故障相吻合,基于Hilbert变换的包络解调技术可应用于滚动轴承内、外环故障的诊断.     

采用参数化解调的变转速下柱塞泵故障诊断方法

针对柱塞泵在变转速工况下运行时,存在因时变信号特征提取不易和噪声抑制困难导致的故障诊断准确度低的问题,提出一种以参数化解调为基础的柱塞泵空化故障诊断方法。首先,采用粒子群算法对泵出口时变压力信号重点分量的相位参数进行估计,再根据估计得的参数将信号解调至平稳化并滤波,接着对滤波后的信号进行反解调来获取单一信号分量;然后迭代执行参数化解调的上述步骤以提取所有重点分量并实现信号重构;最后对重构信号进行切片来构建数据集,再将数据集输入一维卷积-长短期记忆神经网络(1DCNN-LSTM)中提取局域特征并学习长期时序信息,从而实现准确地识别柱塞泵空化等级。流体仿真实验验证了参数化解调在信号分量提取上的有效性。使用实测信号进行空化故障诊断实验,结果表明:相比未经参数化解调的诊断方法,该方法的空化等级识别准确率提高了6.5%,达到95.4%,且具有更好的泛化性能;在信噪比为0 dB的强噪声环境下,准确率维持在90%以上。     

基于HHT及共振解调方法的动车组走行部轴箱轴承故障诊断算法

针对动车组走行部轴箱振动信号非平稳、非线性且背景噪声频率分布范围广的复杂特性,设计了改进的希尔伯特-黄变换算法(Hilbert-Huang Transform,HHT),综合利用了HHT方法有效平稳化信号及共振解调方法有效提高信噪比的优点.通过分析动车组运行过程中轴箱轴承背景噪声成分,进行了轴箱轴承故障信号的仿真.对仿真信号分别使用HHT方法,共振解调方法及本文所设计方法进行故障分析.结果表明:相比HHT方法与共振解调方法,本文所设计方法可有效提取故障信息并分析故障类型.适用于分析高速动车组走行部特有的振动信号特征.为我国高速动车组故障诊断提供了新思路.     

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。     

关于调幅解调电路的探讨

本文讨论了一种新的调幅信号的解调方法，即不需要载波信号，将调幅信号进行平方后，再将它滤波分频等，最后解调出调制信号。并且详细给出了此种解调方法的原理图和仿真结果。证明了此种方法对单音频调制信号的解调实现起来简捷可靠。     

全张量重力梯度仪测量方程及误差分析

为了研究加速度计性能与全张量重力梯度仪测量精度之间的关系,从全张量重力梯度仪的测量原理出发,建立了重力梯度仪的测量方程,并根据坐标变换矩阵得到测量坐标系和惯性平台坐标系下全张量重力梯度仪的输出表达式.根据加速度计的输入输出数学模型,给出了包含加速度计性能参数的输出方程,并分析了加速度计性能对全张量重力梯度仪测量精度的影响.理论分析结果表明,当旋转圆盘中心存在加速度时,加速度计的零位偏置、标度系数的非一致性以及二阶非线性系数均产生重力梯度测量误差.通过采用高精度加速度计、高精度稳定平台及标度系数在线自动补偿技术,可以提高重力梯度仪的测量精度.     

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。     

软件无线电中AM信号形态滤波解调法

形态滤波是图像边缘处理的一种强有效算法.将一维形态滤波算法应用于软件无线电AM类信号解调方向中,给出了在AM解调中结构元素的选取规则.通过实验仿真,验证了算法能有效克服正负尖峰噪声,及白噪声对AM信号包络干扰,具有较强的抗噪解调能力.该算法简洁、快速、实时性好,适于软件无线电的应用要求.     

基于EEMD与形态滤波的滚动轴承故障诊断方法研究

为从滚动轴承故障信号中提取出包含故障信息的特征频率,提出集合经验模式分解法(EEMD)与形态滤波相结合的解调方法。该方法首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个IMF分量,然后计算各IMF分量与原信号的相关系数,选择合适的IMFs进行信号重构,再对重构后的信号进行形态滤波,滤除脉冲干扰,提取出故障特征信息。将该方法应用于滚动轴承故障诊断实例中,并将分析结果与直接对原信号进行包络谱分析解调的结果进行对比。结果表明,该方法提取故障信息的效果较包络谱分析解调的效果要好。     

旋转调制式寻北仪滤波技术研究

研究用机械旋转和数字滤波的方法提高寻北仪精度.利用连续恒速旋转方法对陀螺信号进行调制,用积分方法进行解调,以抑制陀螺常值漂移、漂移趋势项和刻度因数误差对寻北精度的影响,用设计的低通滤波器对含有随机漂移和系统干扰的陀螺信号进行滤波.实验结果表明这两种措施可有效提高寻北仪方位角估计精度.     

基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究

在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.本文提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性.     

基于PSO-ADMMF和WPE的发电机转子匝间短路故障诊断

针对常规的数学形态滤波器对定子电流信号滤波效果不理想,提出粒子群算法改进的数学形态滤波器。引用粒子群算法寻找最优的数学形态滤波器中开-闭和闭-开运算的权系数,建立自适应数学形态滤波器模型,对定子电流信号进行滤波处理。结合小波包理论和信息熵理论,提出小波包熵作为故障特征的故障诊断方法。仿真实验对比了PSO算法改进的自适应数学形态滤波器和常规数学形态滤波器的滤波效果,计算了滤波后的不同状态信号的小波包熵,并以此进行了转子匝间短路故障诊断,仿真验证表明本方法是有效的。     

基于GC5016的超声回波信号解调及动态滤波设计

采用了一种用数字上/下变频器GC5016实现超声回波信号的解调和动态滤波处理的方法.使用通常用于调制和解调的芯片GC5016,将超声回波信号的动态滤波处理在信号解调的同时完成,降低了对FPGA乘法器资源的占用.     

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 .     

混沌调制通信系统解调技术比较研究

将滤波算法和自适应解调算法相结合,比较研究了混沌调制通信系统的几种解调技术.仿真结果表明,将自适应滤波算法和自适应解调原理相结合的方法能够较好抑制信道噪声,并能有效地提取混沌系统的系统参数和恢复消息信号.