基于包络H(o)lder指数的AE信号初至时刻精确拾取

声发射(AE)信号初至时刻精确拾取是声发射源定位中的关键问题,该文探讨基于连续小波变换的H(o)lder指数方法拾取AE信号初至时刻,为突出信号初至时刻的奇异性特征,提出对信号包络估计的包络H(o)lder指数方法.通过对模拟AE信号和金属裂纹AE信号应用结果表明:包络H(o)der指数可以精确提取AE信号的初至时刻,误差小于2μs,能为AE源定位提供一种有效手段.     

基于包络Hlder指数的AE信号初至时刻精确拾取

声发射(AE)信号初至时刻精确拾取是声发射源定位中的关键问题,该文探讨基于连续小波变换的Hlder指数方法拾取AE信号初至时刻,为突出信号初至时刻的奇异性特征,提出对信号包络估计的包络Hlder指数方法。通过对模拟AE信号和金属裂纹AE信号应用结果表明:包络Hlder指数可以精确提取AE信号的初至时刻,误差小于2μs,能为AE源定位提供一种有效手段。     

变转速下对数平方包络谱在滚动轴承故障诊断中的应用

变转速工况下,转速变化会导致不同时间段峭度值出现变化,且高脉冲噪声会导致振动信号的峭度值突然变大。这些因素削弱了快速谱峭度图(Fast kurtogram,简称FK)方法提取微弱故障特征方面的性能,为了克服这些缺陷,提出一种基于对数平方包络谱的新特征--对数包络阶次循环分量(Log-envelope Order Cyclic Content,简称LEOC),构造出一种对数包络阶次循环分量图(Log-envelope Order Cycligram,简称LEOCgram)。首先使用1/3二叉树结构对原始信号进行多层次滤波,并计算每一组滤波子信号的平方包络。然后,通过计算阶次跟踪(Computed Order Tracking,简称COT)技术对每一组的平方包络序列进行角域重采样,计算每一组滤波信号的对数平方包络谱并进行自相关分析得到可能的故障特征阶。最后计算LEOC值,LEOC最大值对应的频带即为最优解调频带。将最优解调频带作为滤波器的参数对原始信号进行滤波,通过对滤波后的信号进行包络阶次分析并根据包络阶次谱的阶次结构可以确定故障类型。仿真信号和试验轴承外圈故障信号的分析结果表明,该方法...     

滚动轴承故障的EMD诊断方法研究

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断方法。这种方法中，局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来，然后用Hilbert变换得到其包络信号，计算包络谱，就能够提取滚动轴承故障特征频率。该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号。分析结果表明，与传统的包络解调方法相比，新方法能够更有效地提取轴承故障特征，诊断轴承故障，因而具有重要的实用价值。     

基于改进快速峭度图的轴承故障诊断方法研究

针对传统快速峭度图在轴承故障诊断中，通过计算滤波信号的包络峭度确定频带范围容易受到随机脉冲干扰的问题，提出一种基于改进快速峭度图的轴承故障诊断方法。首先运用自相关算法、改进谱幅值调制(improved spectral amplitude modulation, ISAM)算法对包络信号进行处理，获取修正信号并以其频谱峭度衡量冲击响应的强度；然后以修正信号谱峭度代替传统快速峭度图中的包络峭度，得到可降低各频带随机干扰的改进峭度图；最后通过对3组信噪比不同的仿真信号、2组轴承试验信号的平方包络谱故障诊断情况进行对比分析，验证该方法的有效性和稳定性。通过与原始快速峭度图、功率谱峭度图、ISAM法3种方法对比，验证该方法的优越性。对比结果表明，所提方法可有效降低随机脉冲的影响，实现轴承故障特征频率的准确提取。     

基于Hilbert变换的电压瞬变信号包络提取算法

针对电压瞬变信号计量测试数据量大,传统的电压瞬变信号包络提取算法计算时间长,不利于实际应用的缺点,提出了基于Hilbert变换与低通滤波器相结合的电压瞬变信号包络提取算法。对实际电压瞬变信号进行包络提取的结果表明,该算法在保证电压瞬变信号包络提取结果准确度的基础上,能够比传统电压瞬变信号包络提取算法缩短约60%的计算时间。     

基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,导致故障响应微弱,往往被强背景噪声所湮没。主要针对包络分析、加窗同步平均、计算阶比跟踪相结合,提出了一种适合弱特征信号解调、时变传递路径及变速工况的包络角域加窗同步平均技术。Tukey窗函数对故障振动信号进行加窗处理,希尔伯特变换(Hilbert)获取故障复包络信号,计算阶比跟踪对复包络信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,然后进行同步平均。该方法对太阳轮故障实测振动信号进行分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取太阳轮故障的特征信息。     

基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取EI北大核心CSCD

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,导致故障响应微弱,往往被强背景噪声所湮没。主要针对包络分析、加窗同步平均、计算阶比跟踪相结合,提出了一种适合弱特征信号解调、时变传递路径及变速工况的包络角域加窗同步平均技术。Tukey窗函数对故障振动信号进行加窗处理,希尔伯特变换(Hilbert)获取故障复包络信号,计算阶比跟踪对复包络信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,然后进行同步平均。该方法对太阳轮故障实测振动信号进行分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取太阳轮故障的特征信息。     

幅值波动电力信号谐波分析的HHT-FFT方法

针对幅值波动的电力信号,提出一种谐波分析新方法——HHT-FFT方法.首先论证了幅值波动是产生间谐波的主要根源,幅值波动也影响整次谐波的幅值和相位的计算.HHT-FFT方法是“HT提取包络——分离包络——工频信号DFT——包络HHT——包络与工频信号合成”的一个迭代过程.该方法排除了整次谐波频谱泄漏产生的虚假间谐波,因此,整次谐波和间谐波的分析结果都更真实、更精确.     

基于VMD和窄带包络相关的船舶辐射噪声改进DEMON分析

船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。首先利用VMD算法代替传统带通滤波器,将船舶辐射噪声信号分解为若干个子带;然后对各子带进行希尔伯特(Hilbert)检波并计算平均窄带包络相关系数,用于衡量信号的包络调制在频域上的非均匀性;最后提取各子带信号包络谱并按照平均窄带包络相关系数进行加权融合,从而得出宽带噪声信号的包络谱。利用该方法对实测不同类型和不同航速船舶辐射噪声信号进行了处理,结果均表明所提方法能有效提高包络谱解调效果,较传统方法更为有效。     

有限元与包络解调相结合的碰摩故障诊断

利用有限元与包络解调方法研究碰摩故障下静子振动信号的变化规律。分析静子振动机理，碰摩时静子受到冲击力作用，会引发静子高频固有振动，提出可采用包络解调法进行碰摩故障的诊断。针对静子结构特点，利用有限元方法进行静子碰摩振动动力学分析，然后进行静子振动信号的包络分析，从而完成分析诊断过程。最后分别进行单点碰摩与局部碰摩故障模拟实验，对实测静子振动信号进行包络解调分析，仿真与实验结果表明静子的高频固有振动信号可以揭示碰摩故障的发生。     

基于相关函数包络峰细化的高精度超声测距法

建立了超声测距时延估计模型,由于窄带超声回波参考信号与接收信号的相关函数在极值点附近具有慢衰减高频振荡特性,所以有必要将搜索直接相关函数的极值点转化为搜索相关函数包络的极值点.针对相关峰常规插值方法在多倍插值的情况下存在计算复杂、时延估计精度不高等缺点,结合超声回波信号的窄带带通特性和相关峰细化(Fine Interpolation of Correlation Peak)原理,提出了直接提取相关函数包络及包络峰细化方法,并分析了其计算复杂度.仿真与实验研究表明,该方法能大大提高相关函数包络峰值分辨率,适用于类超声回波信号的带通信号精细时延估计问题.     

最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的滚动轴承早期故障特征提取方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,尝试将最大相关峭度解卷积方法引入到滚动轴承故障诊断领域,并与1.5维谱结合,提出了最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的轴承早期故障特征提取方法。首先对故障信号做最大相关峭度解卷积预处理,然后计算解卷积信号的包络信号,最后对包络信号做1.5维谱分析,从而得到解卷积信号的1.5维包络谱,通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。滚动轴承故障模拟及实测信号分析结果表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

改进增强峭度图和增强包络谱在滚动轴承故障诊断上的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。     

水中目标辐射噪声调制信息提取方法研究

讨论了应用小波分析从辐射噪声中提取调制信息的方法。首先利用多尺度分析方法将噪声信号在不同层次的空间上进行分解，实现调制信号与辐射噪声的分离；然后，利用小波变换提取其包络，求取功率谱得到调制信息．在此基础上，对实测辐射噪声数据进行仿真研究．结果表明，该方法用于噪声中调制信息检测是一种有效的手段．     

水声瞬态信号的幅度估计

1.引言 水面舰、潜艇及鱼雷等水声运动目标的瞬态信号波形虽然比较复杂,但其包络有一定的规律或一定的趋势,所以包络分析[1]是水声瞬态信号分析的一种常用方法.本文根据水声瞬态信号包络的统计特性,通过对接收信号的统计处理和相对拟合优度选择,以估计出受噪声污染的瞬态信号的包络.并进行了仿真信号的包络估计,取得了较好的效果.     

基于广义解调时频分析的包络阶次谱在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于广义解调时频分析的包络阶次谱方法,并将它应用于齿轮瞬态信号的分析.广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个具有物理意义的单分量信号的瞬时频率,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号.而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号恰巧表现为多分量的调幅-调频特征,在基于广义解调时频分析的包络阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将多分量的齿轮振动信号分解为若干个单分量信号,其次对各个单分量信号进行包络分析,然后对包络信号进行角域重采样,最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断齿轮的工作状态.采用该方法分别对仿真和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取

针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包络信号应用线调频小波路径追踪算法提取轴承的瞬时故障特征频率趋势线,再对轴承的瞬时故障特征频率趋势线和转速曲线进行等时间重采样,并求各时间点的计算瞬时故障特征系数;根据计算瞬时故障特征系数与轴承的外圈、内圈和滚动体的故障特征系数进行比较,完成故障诊断。通过处理仿真信号和实测信号证明了该方法在不对混合信号进行滤波和使用阶比分析的情况下,不仅能检测滚动轴承是否出现故障,而且能确定故障的发生位置。     

Hilbert包络功率谱熵的曲轴轴系故障诊断

曲轴轴系是往复机械传动系统的重要组件之一,其工作状态对整套机械设备的正常工作和使用具有直接的影响。研究针对振动信号分析的曲轴轴系的损伤模式识别问题,提出一种基于Hilbert 包络功率谱熵和支持向量机相结合的往复机械曲轴轴系损伤识别方法。基于曲轴轴系损伤机理展开研究,分析曲轴轴系发生故障振动的原因,建立典型的机械故障动力学模型,并通过构建故障模拟与振动测试系统获取曲轴实时振动信号;基于CEEMDAN方法对信号进行分解,选取峭度较大的本征模式分量进行Hilbert 包络解调分析获取包络矩阵,计算信号的瞬时包络功率谱熵,可以明显看出曲轴轴系故障表征;最后进一步用SVM完成模式识别。数值模拟与实验结果验证了方法的有效性。该方法对往复机械曲轴轴系早期故障模式的识别具有较好的参考意义。     

基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。