超声波测振信号的Hilbert变换解调方法研究

以纵向压力波形式定向传播的超声波遇到振动物体时,反射超声波信号的相位会因多普勒效应而被振动所调制.对该反射超声波信号求导得到含有时变相位及时变幅值的调幅调频信号,采用Hilbert变换解调方法求取该调幅调频信号的瞬时幅值和瞬时频率.由于超声波信号存在幅值衰减,而超声波频率不易受外界干扰,故从瞬时频率中提取被测物体的振动速度,并由振动速度求导得到振动加速度.仿真及实验结果表明:Hilbert变换解调方法能够有效地从反射超声波信号中提取瞬时频率信息,而且与实际振动速度及振动加速度相比较,从瞬时频率中提取的振动速度及振动加速度具有较高的准确性.     

超声波测振信号的能量算子解调方法

连续超声波束遇到振动物体表面会产生多普勒效应,反射超声波信号是受振动信号调制的非线性调相信号。对反射波信号求导获得调幅调频信号,再采用能量算子对称差分法,求取该调幅调频信号的瞬时幅值及瞬时频率。鉴于超声波反射回波信号存在幅值衰减现象,而超声波频率不易受外界干扰,故通过调幅调频信号的瞬时频率提取被测物体的振动速度,并由振动速度求导得到振动加速度。同时,从幅值及频率两个方面探讨振动测量范围。仿真及实验结果表明:基于能量算子的超声波测振信号解调方法能有效地提取振动信号,与传统的相位解调方法相比,具有更大的测量范围。     

振动信号的幅值和相位计算方法分析

给出了基于Kaiser窗FFT频谱法、正弦逼近法和全相位时移相位差法计算振动信号幅值和相位的计算方法,并使用三种方法分别对单一的正弦信号以及混有噪声和其它频率的正弦信号进行了测试。通过测试数据对三种方法的信号处理效果进行了分析比较,阐述了不同计算方法的优缺点。比较结果显示具有抑制频谱泄漏和"相位不变性"的全相位谱分析结合高精度相位差法而得的全相位时移相位差法精度更高,应用范围更广。     

幅值和相位解调的行星架裂纹故障特征提取

在介绍行星架裂纹故障对行星齿轮箱振动信号影响的基础上,结合同步平均、振动分离和窄带解调技术,提出一种基于幅值、相位解调的行星架裂纹故障特征提取方法。该方法对原始振动信号进行角域同步平均,消除转速波动、行星轮等其他旋转部件的影响;通过振动分离技术重构信号,并对重构信号进行同步平均得到行星架振动分离信号;通过窄带解调获得行星架的幅值和相位特征。通过观察幅值和相位的变化,提取行星架裂纹故障特征。行星齿轮箱故障实测信号分析结果表明该方法可有效提取行星架裂纹故障特征。     

不同时速列车振动荷载下衬砌拱圈振动响应传递规律

通过高速铁路隧道衬砌振动响应的现场试验,发现隧道衬砌拱圈在列车荷载作用下,其振动加速度幅值随车速的增大而增大,且拱圈横向振动与竖向振动呈现不同的传递规律。文中开展理论分析与仿真计算,建立ABAQUS有限元平面模型,采用动力隐式算法对不同车速列车荷载作用下的隧道衬砌拱圈振动响应问题进行了理论分析,得出以下结果:有限元数值计算结果与实测结果基本吻合,可用作对实际测量数据的补充与预测;隧道振动响应随列车速度的增加而呈现增大趋势;不同车速引起的衬砌振动加速度响应传递规律一致;不同车速引起的衬砌竖向振动加速度幅值在拱顶位置较小,且随列车时速增大而变化不明显;衬砌拱顶横向振动明显随列车速度的增大而增大,但不同车速引起的衬砌横向振动在隧道圆心水平位置（即0°与180°）随列车时速变化不明显,且振动幅值较低;拟合了不同时速列车引起的隧道衬砌横向与竖向振动加速度的经验公式。     

基于MEEMD和GA-SVM的列车车轮多边形故障识别方法

根据列车车轮振动信号的非平稳特性,提出一种基于改进的集合经验模态分解(MEEMD)和遗传算法支持向量机(GA-SVM)的诊断方法,用于识别车轮多边形故障。该方法对车轮轴箱垂向振动信号进行MEEMD分解,依据各固有模态函数(IMF)分量的峭度值和能量值选取出主要IMF分量。利用希尔伯特变换求取主要IMF分量的包络谱,并计算包络谱熵。将包络谱熵值归一化后作为特征向量输入GA-SVM中进行训练和识别。对实测信号进行分析的结果表明该方法能有效识别出车轮多边形故障,识别准确率可达到95%。     

基于幅值和相位解调分析的齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和幅值、相位解调分析技术相结合,提出了基于幅值和相位解调分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行幅值和相位解调分析,根据幅值和相位解调函数图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

移动荷载下高速铁路简支梁桥消振机理频域分析

桥梁动力响应问题随着列车运营速度的不断提高也愈加明显。为了保证列车在高速运行下引起的桥梁动力响应在安全范围内,则对建立列车运营时速与桥梁位移响应幅值之间的关系显得尤为重要。因此,针对多个移动荷载激励下桥梁消振机理提出了一种行之有效的频域分析方法。该方法首先对桥梁运动方程采用傅里叶变换,得到移动荷载匀速通过桥梁时的移动荷载傅里叶幅值谱;然后基于移动荷载傅里叶幅值谱,建立了移动荷载速度与桥梁消振效应之间的关系;最后以高速铁路简支梁为例验证了理论推导及分析的正确性和速度公式的有效性。结果表明:由频域得到的移动荷载傅里叶幅值谱能有效反映桥梁自由振动,与时域内得到的桥梁自由振动幅值响应规律一致;非等间距移动荷载作用下桥梁发生消振现象时,第一类移动荷载消振速度仅与桥梁跨度、基频有关,第二类移动荷载消振速度与桥梁基频、移动荷载间距有关。     

MIMO混合振动试验中正弦与随机信号分离方法

研究了MIMO(多输入多输出)正弦加随机混合振动试验的控制方法,指出混合信号中正弦信号和随机信号的精确分离是提高控制精度的关键因素。提出了具有滤波特性的相关积分法在时域中识别正弦信号,避免了频域识别的泄露误差问题,详细推导了将给定频率的正弦信号从混合信号中分离出来的公式;数值计算显示该方法的识别精度达到0.44%。以一悬臂梁作为研究对象建立两输入两输出振动试验系统模型,使用比例均方根控制算法和正弦幅值修正法分别对随机振动和正弦振动进行修正,将随机信号控制在参考谱的±3dB以内,将正弦信号的幅值控制在参考值的±10%以内,满足振动试验要求。     

多输入多输出混合振动试验中正弦与随机信号分离方法

研究了多输入多输出正弦加随机混合振动试验的控制方法,指出混合信号中正弦信号和随机信号的精确分离是提高控制精度的关键因素。提出了具有滤波特性的不相关积分法在时域中识别正弦信号,避免了频域识别的泄露误差问题,详细地推导了将给定频率的正弦信号从混合信号中分离出来的公式;数值计算显示该方法的识别精度达到0.44%。以一悬臂梁作为研究对象建立两输入两输出振动试验系统模型,使用比例均方根控制算法和正弦幅值修正法分别对随机振动和正弦振动进行修正,将随机信号控制在参考谱的±3dB以内,将正弦信号的幅值控制在参考值的±10%以内,满足振动试验要求。     

试论植物微弱电信号研究

介绍了植物微弱电信号的特点、产生机理、生理效应 ,并就当前植物微弱电信号研究状况进行了简要评价     

Research of Modified LMS Adaptive Noise Cancellation

Noise cancellation is very important in the field of signal processing. In this paper, the designation of a modified LMS Adaptive Noise Cancellation is demonstrated in detail; the model is simulated. We have compared the performance of the new model with the old model. The result of the experiments shows that this designation improves the noise cancellation′s performance greatly.     

截齿磨损程度的多特征信号融合识别研究

为了解决采煤机开采过程中截齿磨损程度在线监测和状态识别的工程难题,提出一种基于多特征信号融合的截齿磨损程度识别方法。搭建截齿磨损程度监测实验台,分别测试提取不同磨损程度截齿截割过程中的振动加速度信号、声发射信号、红外热像信号和电机电流信号,建立了截齿截割的多传感信号数据样本库;针对数据样本库中两相邻磨损状态截齿特征样本存在数据交集、系统识别精度低的问题,构建最小模糊度优化模型并计算各特征信号的最优模糊隶属度函数,获取特征样本最大隶属度。构建截齿磨损程度的神经网络识别模型,运用多特征数据样本对Back-Propagation（BP）神经网络进行学习和训练。实验结果表明：BP神经网络识别模型的识别结果和试样的实际磨损程度类别相同,此识别模型能够对截齿磨损程度类型进行实时监测和准确识别。研究结果为实际工程中截齿监测和更换提供了解决方案。     

速变信号的小波分析应用研究

遥测速变参数处理方法大多基于经典分析方法，文中采用现代时频分析方法对遥测动态环境参数进行分析，对比算法在瞬态信号成分检测方面的优势，小波变换比傅立叶变换更适合分析非平稳信号，尤其是含瞬态或突变成分的信号．     

变幅单频交流信号幅度的同步采集方法

叙述和介绍了采集交流信号的常用方法，指出了常用方法在采集幅度快速变化的交流小信号时存在的缺陷。在此基础上提出了一种新的交流信号同步采集方法，适合于对采样率和采集精度要求较高的场合。     

基于FPGA可调谐半导体激光气体检测电路设计及应用

可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有高分辨率和高灵敏度等特性,目前广泛应用于痕量气体检测,便携式和可在线调试是其发展的趋势。由于FPGA具有速度快,体积小,结构简单,抗干扰能力强,可在线调试和并行等方面的明显优势,TDLAS痕量气体检测系统结合FPGA技术具有良好的应用前景。本文主要研究信号产生、采集的FPGA实现。由开放光路的连续观测实验可知,信号产生精度高、频率可高达10 kHz而不失真,信号采集精度高,可靠稳定,优化传统的TDLAS痕量气体检测系统,表明信号产生、采集的FPGA实现可行,为TDLAS痕量气体检测系统基于FPGA的实现奠定基础。     

基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析的算法研究

在采用复解析带滤波器宽度为fs／2D、隔D点选抽一点、移频和作N点谱分析的方法进行细化谱分析的原理基础上，研究了基于复解析带通滤波器复调制细化谱分析的算法。讨论了算法的核心部分－复解析带通滤波器的构造，滤波器外扩的原理，一级选抽及二级选抽滤波器的设计。仿真研究表明，采用一级FIR数字滤波器，当半阶数为500时，最大细化倍数可达150，仍能保证幅值分析误差在1％以内，采用二级FIR滤波器最大细化倍数可达2000倍以上，运算速度也有较大幅度的提高。     

机械装备中跌落物冲击信号的恢复

卷积同态系统可以将卷积组合的信号转化成倒频域以内相加组合的信号,本文正是利用了卷积同态系统的这一特点进行信号的恢复的。本文首先简单地介绍了卷积同态系统的组成和信号恢复的方法,接下来给出了用螺母、小球以及力锤进行的试验的结果,各种试验条件下的信号恢复的结果是令人满意的。最后给以后的研究方向作出了一个展望。     

基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法

采用复解析带通滤波器进行选带细化谱分析的原理为：构造复解析带通滤器－对时域信号隔D（细化倍数）点或2D点进行复解析带通滤波－移频－进行FFT和谱分析。与传统复调制细化谱分析相比,由于只对细化选抽点进行移频,大大节省了内存空间,减少了计算工作量;由于先选抽滤波后移频,避免了较复杂的频率调整过程,复解析滤波器的负频率部分幅值为零,能够大大降低对数字滤波器特性的要求,提高细化分析的最大倍数和细化谱分析的精度,仿真研究表明,采用FIR一级数字滤波器,当半阶数为500时,最大细化倍数可达150,仍能保证幅值分析精度误差在1％以内,采用二级FIR滤波器,最大细化倍数可达2000倍以上。     

微光环境下显示器(CRT)颜色视标呈现时间和视标面积交互作用的研究

在微光环境的情况下，对CRT显示器8种颜色视标呈现时间和视标面积的交互作用进行了比较研究。视标的呈现时间有0.5s、1s、1.5s三个水平。视标面积的直径大小也有1.5mm、8mm、14mm三个水平。实验结果表明，在微光环境下，视标呈现时间和视标面积对被试的绝对正确辨认率有显著影响，且这两个实验变量之间有明显的交互作用。