S变换时频谱SVD降噪的冲击特征提取方法

为了从滚动轴承故障振动信号中提取出冲击特征,以进行轴承故障诊断,提出基于S变换时频谱奇异值分解(SVD)的信号降噪方法。S变换是一种信号时频表示方法,适合于处理与分析非平稳的冲击特征信号。在SVD降噪过程中,数据矩阵由信号的S变换谱系数构成;奇异值序列的置零阈值位置坐标可由奇异值差分谱最前面部分峰值群的最后一个峰值点序号来确定。最后对降噪的数据矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征。仿真研究表明,基于S变换时频谱的SVD降噪方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征。将本方法用于处理与分析滚动轴承故障振动信号,根据所提取出的冲击特征出现频率,能够方便有效地实现轴承相关故障的诊断。     

基于FFT算法的轧钢机振动故障诊断系统

大型机械设备的正常运行的重要性逐渐被大家所认识,基于FFT频谱分析与频谱图显示的原理对轧钢机的振动信号分析,FFT是计算离散傅里叶变换的一种重要的计算公式,频域分析的编程中以FFT算法为基础,在对时域波形进行采样后,经过FFT处理离散数据,最终得到相关量的频谱图,经过频谱分析后,提出机械零部件出现故障时的信号特征,并成功诊断故障所在。     

非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究

转子轴承系统的振动信号常呈现非线性调频特征且信号分量在频域混叠,传统的频谱分析方法难以处理该类信号。基于参数化解调的非线性调频信号分解方法来分析油膜涡动、油膜振荡特征信号能够有效分解频域混叠的非平稳信号。首先通过优化频谱集中性指标来估计信号瞬时频率参数并用估计到的参数将非线性调频信号解调为平稳信号,最后用带通滤波器提取解调信号。仿真及实验信号通过该方法分析后的结果证明,所用非线性调频分量分解的信号分解方法能够有效提取转子轴承系统的油膜涡动、油膜振荡故障特征,从信号时频图及提取分量的时域图可以清晰看到油膜涡动、油膜振荡的发生发展过程,为早期油膜涡动判定提供依据。     

利用HHT方法对非平稳风力的时频分析

非平稳信号的分析方法是信号分析领域中的一个重要问题。本文以风洞试验获得的非平稳风压信号和升力系数信号为研究对象,采用HHT方法对信号进行时频分析。HHT（Hilbert-Huang transform）方法可以获得有意义的瞬时频率,从而给出频率随时间变化的精确表达;信号最终被表示为时频平面上的能量分布,成为Hilbert谱;该方法适用于分析生活中普遍存在的大量频率随时间变化的非线性、非平稳信号,可将复杂的信号直接分离成从高频到低频的若干阶固有模态函数。分析结果虽然没有表现出明显的频谱分布特性,但与以往HHT分析结果提取的固有模态函数不同,如果对本试验获得的非平稳信号提取的固有模态是低频部分的残余信号,忽略其他高频信号,则风压时程和升力系数时程的残余信号曲线就可以分别回归为一个线性函数和一个正弦函数。这也说明,该非平稳信号的主成分仍然是由平稳信号组成的,可以用分析平稳信号的方法进行时程分析。     

往复压缩机十字头滑块故障的小波包敏感特征提取研究

由于往复压缩机振动信号具有非平稳和低信噪比特点,利用传统的时域或频域分析方法很难提取到反应压缩机的运行状况有效特征。压缩机发生故障时,信号能量沿频率的分布与正常状态有较大差异,本文利用小波包对非平稳信号的分解和时域重构能力,提出一种基于小波包分析的多频带平均能量特征提取方法;针对各特征对故障的敏感度不同,提出了一种基于欧式距离的特征选择方法,选择的特征能较好地反映压缩机的运行状态,最后通过往复压缩机的实验数据验证了该方法的可行性和有效性。     

基于EMD-WVD与LNMF的内燃机故障诊断

内燃机的振动信号是复杂非平稳信号,准确提取内燃机振动信号中的特征信息进行模式识别,是对振动信号进行故障诊断的关键。基于经验模态分解的维格纳时频分析方法,不但保留了维格纳分布的所有优良特,而且还避免了交叉项的干扰,能够有效地提取内燃机振动信号的特征信息;在此基础之上,针对传统非负矩阵分解非正交的基矩阵导致数据冗余性较大、影响后续故障分类准确率提高的问题,提出采用局部非负矩阵分解的方法,直接对EMD-WVD时频图像的矩阵进行分解,计算用于内燃机故障诊断的特征参数,并利用特征参数进行故障分类。对内燃机4种不同工况的振动信号进行实验,证明基于EMD-WVD与局部非负矩阵分解的方法对内燃机气门间隙的故障诊断的有效性。     

HVDC单极运行对500kV交流变压器的振动影响分析研究

当特高压直流系统单极大地回路运行时,直流电流将经中性点接地线流入接地极附近的变压器,使得变压器振动加强。在宾金特高压直流系统调试时,研究人员采用振动测试系统检测了宜宾接地极附近的泸州站500 kV变压器振动信号。利用小波时频变换,分析变压器振动信号的频谱分布特征,提取了变压器振动声学指纹和三个典型特征参数,包括频谱能量分布百分比、奇偶谐波能量比和波形畸变比。当直流系统的电流从0 A增至5 000 A时,通过分析泸州站500 kV变压器的振动声学指纹和三个典型特征参数的变化,研究直流偏磁对500 kV变压器运行状态的影响。测试分析发现变压器振动信号的奇偶谐波能量比随电流增大而明显变小,此外频谱能量分布百分比和振动声学指纹也变化显著,有利于准确评估直流偏磁对变压器的运行影响。     

基于HHT方法在英坪矿Ⅱ号坑的爆破振动分析

HHT(希尔伯特-黄变换)是一种全新而优越的分析与处理非平稳信号的时频方法,它具有自适应性强、高效等特点。它由EMD和Hilbert变换两部分组成,其Hilbert能量谱可清晰地表明能量随时频分布的特点。本文利用HHT方法分析了瓮福磷矿英坪矿区Ⅱ号坑露天爆破所获得的爆破振动数据,探讨了英坪矿Ⅱ号坑爆破振动的时频特征,为该矿下阶段安全生产提供依据。     

基于HHT方法在英坪矿Ⅱ号坑的爆破振动分析

HHT(希尔伯特-黄变换)是一种全新而优越的分析与处理非平稳信号的时频方法,它具有自适应性强、高效等特点。它由EMD和Hilbert变换两部分组成,其Hilbert能量谱可清晰地表明能量随时频分布的特点。本文利用HHT方法分析了瓮福磷矿英坪矿区Ⅱ号坑露天爆破所获得的爆破振动数据,探讨了英坪矿Ⅱ号坑爆破振动的时频特征,为该矿下阶段安全生产提供依据。     

基于含砂液流振动信号特征分析的出砂监测实验研究

针对高含水期油田出砂监测问题,提出一种利用安装在管线上的振动传感器,结合信号采集系统,通过分析含砂液流冲击管线产生的振动信号时-频特征,实时监测出砂量变化的方法。以水-砂两相流振动信号特征为研究对象,设计室内出砂监测实验,基于STFT时-频分析方法,研究携砂流的速度、砂粒粒径大小、含砂量与出砂振动信号时-频特征关系。通过设计出砂信号校准方法,进一步建立了出砂量监测数学模型。结果表明,基于携砂流振动信号时-频分析的振动监测方法可以有效检测砂粒信息,水-砂两相流中,砂粒激发的特征频段为10.5～12.5 kHz,含砂量监测模型的误差在14%以内,该方法为更复杂的多相流出砂监测研究奠定了基础,为油井安全生产提供了技术保障。     

基于HHT方法的爆破地震信号分析

在介绍HHT(Hilbert HuangTransform)理论的基础上,结合现场测试,将这种理论引入到爆破地震信号分析中。HHT方法主要通过经验模式分解方法将信号分解成有限的固有模态函数,并对每个固有模态函数进行Hilbert变换从而得到Hilbert谱。经过FFT、小波谱对比分析,结果表明:在爆破地震信号分析中,利用经验模式分解不需要固定的基函数,可将原始信号分解为少量的、频率自高至低排列的固有模态函数,分解过程具有自适应性、高效性;再通过Hilbert变换所得的谱图能清晰地反映原始地震信号能量随时间、频率的分布。HHT法能有效地提取爆破地震信号的主要特征,更能适应信号突变快、衰减快的特征,为进一步认识爆破地震波的传播机理、破坏原因和危害判据的确定提供了新的途径。     

旋转机械非平稳振动信号的时频分析比较

信号分析与处理是机械故障监测与诊断中故障提取的常用方法,传统的振动故障分析方法难以满足频率随时间变化的非平稳信号的要求,联合时频分析是非平稳信号比较有力的分析工具。以转子实验台的典型振动故障信号为研究对象,分析研究了几种时频分析方法如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。对比结果表明:STFT和Wigner-Ville分布的时频分辨率是矛盾的,易出交叉项或使信号变得微弱;小波分解会出现多余信号;Hilbert-Huang变换的时频分析能够直观检测信号中的微弱奇异成分,清楚给出时频分布情况,为旋转机械状态监测和故障诊断提供了新的手段。     

HHT在水雷目标特征提取中的应用

Hilbert-Huang变换（HHT）是近年来发展起来的一种处理非线性非平稳的时频分析方法。水声信号具有非线性非平稳的特点,把HHT方法应用于水声信号的分析中,将典型主动声纳信号的Hilbert边际谱和Hilbert谱分别与傅里叶幅度谱和传统的时频分析进行了比较。然后对水下目标回波的亮点模型作了仿真研究,并与小波变换作比较,最后用实际目标的回波作了分类研究。仿真与实际数据都证明了HHT在水下目标特征提取中的优越性。     

岩巷爆破振动信号的HHT分析与应用

为优化爆破参数,减少对围岩的损伤,以煤矿玄武岩双巷道楔形深孔掏槽爆破的实测爆破振动信号为例,分析对比传统傅里叶变换、小波变换、HHT变换三种变换方法,对爆破地震波信号的时频特性和能量分布特征分析。结果表明:HHT变换能够确保信号被分解后的非平稳性,且自动适应能力较强,分解效率较高。通过HHT变换得到三维图直观展示各分量随时间、频率和能量的分布情况。爆破振动能量主要分布在0.3s¹.0s时间段和01.0s时间段和0⁴00Hz频率段内,频带100Hz400Hz频率段内,频带100Hz²50Hz中爆破振动分量对应的频带能量达到最大。通过分析对比爆破振动信号,得到巷道帮部、底部爆破振动信号的主振方向分别为Y(切向)和Z(垂向)方向。     

核电站扩建工程爆破开挖振动信号的HHT分析?

通过对田湾核电站二期扩建工程爆破施工的振动监测,得到了大量的试验数据,经由Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理,分析论证了此方法运用于爆破地震波处理的科学性和可行性。第一步,用经验模态分解信号,得到了振动信号的固有模态分量,考虑到噪声信号的干扰,又对信号进行了改进算法的滤波处理;之后,对各个分量进行Hilbert变换,得到了信号的时频能量谱;针对时频能量谱分析,得到了信号的时频特性;从得到的瞬时能量谱中得到了3段微差起爆的间隔时间,为检测雷管的质量提供了新方法;而边际谱分析提供了一个频域分析的新角度。     

液态CO2爆破系统地震波时频分析

为了研究液态CO_2爆破系统地震波时频特性,现场微震监测试验获得液态CO_2爆破地震波信号,根据爆破地震波信号具有非平稳的特点,首先采用自适应最优核时频分析方法对地震波信号的基本时频特征进行研究,在此基础上通过结合小波包变换分解与重构技术和自适应最优核时频分析方法,对地震波信号的能量分布进行了精细化分析。结果表明:液态CO_2爆破地震波的衰减速度较快,震动速度处于很低的水平;主频范围在30~70 Hz之间,持续时间约为20~30 ms;能量主要分布在0~125 Hz,由两个两个主要区域组成,表明在液态CO_2爆破作用过程中高压流体产生两次不同峰值压力的爆炸冲击波。     

爆破振动信号双线性变换的二次型时频分析

为提高爆破振动信号特征分析的精度,利用双线性变换的二次型方法研究了爆破振动信号的时频特征.首先,扼要介绍了Fourier分析、短时Fourier、小波分析的特点.其次,介绍了双线性变换的二次型时频分析方法及其能量分布函数.再次,研究了振动信号时频分布的重排技术.最后,基于MATALB6.5平台得出了铜山口矿一实测爆破振动波形的WVD,SPWVD,RSPWVD时频分布图.结果表明,双线性变换的二次型时频表示,克服了短时Fourier变换频率分辨率低和小波变换是基于位置和尺度变换的缺点,是一种更加直观、合理、时频分辨率更高的信号时频表示方法;平滑伪仿射Wigner-Ville分布在把握信号的时频全局方面有明显优势;重排平滑伪Wigner-Ville分布能提高信号的时频聚集性,可用于获取爆破振动信号的主频信息.