基于FPGA的频谱分析系统研究与实现

针对音频信号分析,提出了一种基于 FPGA 的频谱分析系统,该设计基于 FFT 和 CORDIC 算法;讨论在FPGA上进行高达4096点的定点 FFT 运算和基于CORDIC算法的复数求模运算的系统架构和实现过程。通过Modelsim仿真,同MATLAB运算结果比较,本频谱计算方案的相对误差均值为4．11％。利用MCU进行信号采样与AD转换,并通过SPI接口将数据发送给FPGA进行频谱分析。当采样频率为60 kHz时,本系统辨识的频率范围为14．65 Hz～30 kHz ,频率分辨率为14．65 Hz。对实际硬件系统进行频谱分析测试,成功实现对输入的音频信号的频谱计算。     

用DFT实现连续时间信号频率和复振幅的计算

对信号的分析和处理离不开频谱分析,用DFT或其快速算法FFT是实现信号频谱分析的重要手段之一.用DFT实现连续信号的频谱分析主要用采样频率的整数倍逼近连续信号的频谱,存在误差.文中根据DFT与CFT的关系式,具体分析了不同频率的连续时间信号的频率和复振幅的计算方法.     

基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法

自回归(Autoregressive,AR)谱估计方法频率分辨率高,但不易对间谐波幅值和相位实现精确计算;基于DFT的频谱分析方法能在辨识出各分量频率的基础上计算得到高精度的间谐波参数,但频率分辨率低。为此提出了一种结合这2种方法优势的算法来检测间谐波。首先采用基于最优窗加权修正的Burg算法估计出信号所含分量的大致频率,然后结合软件同步采样后的FFT频谱来分析计算各分量参数。同步采样时基波和谐波无泄漏,可以根据同步采样FFT谱线中只与间谐波有关的谱线来计算间谐波,此时间谐波谱线之间的相互干扰可通过利用间谐波谱线求解与间谐波参数有关的方程组来克服。最后对间谐波所靠近的基波和谐波谱线进行修正,就能保证谐波和间谐波参数精度都较高。实验证明,这种基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法能在分辨率和精度上得到兼顾。     

音频信号分析仪的设计

本文介绍了音频信号频谱分析的原理以及音频分析仪的硬件结构和软件设计。该设计是基于快速傅立叶变换(FFT)的方法对采集的音频信号进行频谱分析,得到音频信号的频率及功率。FFT算法采用凌阳SPCE061A单片机C语言实现,可以完成256点的FFT运算,频率分辨率达到100 Hz,输入信号电压(峰峰值)可以达到100 mV~4 V,检测出的各频率分量的功率之和不小于总功率值的96%,单个频率功率误差小于8%,可测量被测正弦信号的失真度和周期性。     

用细化频谱技术分析断路器操动机构振动信号

由于频率分辨率较低，基带FFT难以有效地分析断路器操动机构振动信号的频率结构和频谱特征，文中探讨将选带细化频谱分析技术应用于振动信号的分析。分析比较了两种常用细化方法：选带细化Zoom—FFT(ZFFT)和线性调频z变换(CZT)，指出了CZT算法的优越性。算例分析表明，CZT能有效辨识断路器振动加速度信号的细微频率结构。     

一种基于DSP的电力谐波测量方法

介绍了一种在基于DSP进行FFT变换的电力谐波测量中 ,采用高速A/D采样 ,进行数据抽取的方法 ,可满足采样频率与信号频率同步 ,减少频谱泄漏的影响 ,能提高谐波的测量精度。     

基于全相位频谱分析的正弦信号高精度参数估计方法

对传统频谱分析的输入数据截断方式进行了改进,提出了全相位频谱分析,理论证明全相位频谱分析幅度谱是传统FFT频谱分析幅度谱的平方,可以很大程度上减小频谱泄露,同时,给出了其实现框图.另外.全相位频谱分析方法具有良好的相位分析性能,不受频偏影响,在信号是非整数倍频率采样情况下,由该方法分析的相位与信号真实相位误差极小,无需校正.提出基于全相位相位差法估计正弦信号幅值、频率和相位的新算法,对传统相位差法其序列的取法进行了改进,对单频余弦信号进行非整周期采样,分别用全相位相位差法和离散频谱综合相位差校正法对信号的频率、幅值和相位进行了校正.仿真结果证明该算法参数估计精度高于现有算法,具有较好的实用价值.在无噪情况下参数估计近似为无偏估计,尤其对相位的估计,误差达到0.001%.     

水轮机压力脉动信号采集方法的研究

通过对大量试验资料的分析,针对目前广泛使用的FFT分析法,介绍了在水轮机压力脉动试验过程中可能产生的信号混叠和信号频率泄漏现象,提出了在采用FFT分析时较为合理的信号采集方法.由于在进行FFT分析时,先对连续的压力脉动信号进行了有限化和离散化处理,从而使分析得到的频率、幅值和相位产生误差.要提高FFT分析的频率分辨率,必须加长数据采样时间;要提高高频分析的精度,则应提高采样频率,缩短采样间隔.     

基于复解析带通滤波器的固有频率自适应提取原理和方法

超高压线路故障时产生的周期性暂态高频分量,在频域上表现为一系列固有频率的形式,该频率随故障点位置、系统运行方式和过渡电阻变化而变化.针对传统快速傅里叶(FFT)算法,在采样频率较高的情况下,频率分辨率不足,无法准确识别固有频率的问题,提出了一种基于复解析带通滤波器的固有频率自适应提取方法,首先对故障后的电流进行FFT分析,确定固有频率的大致范围,然后设计复解析带通滤波器对原信号重新下采样、滤波,经移频得到新信号,对其进行FFT谱分析,得到固有频率的准确值.利用PSCAD对一500kV输电系统进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够有效提高频率分辨率,可以准确提取固有频率值.     

九点变换改进FFT高精度谐波分析方法

快速傅里叶变换(FFT)广泛应用于电力系统的谐波测量中.由于同步采样和整周期截断难以实现,FFT算法存在的频谱泄漏和栅栏效应严重影响谐波检测的准确性.文中分析了信号频谱衰减特性,提出一种基于九点离散频谱序列变换的谐波检测算法,将离散频点做九点变换,减小频谱泄露造成的基波及各次谐波频谱间的相互干扰,继而通过插值估算得到高精度的谐波参数.仿真结果表明,在非同步采样和非整数周期截断条件下,运用本文算法计算得到各次谐波的幅值的相对误差小于0.0027%,相角相对误差小于0.013%,并能有效克服频率波动对频谱分析的影响.     

基于SAE-SVM算法的振动信号定位方法研究

针对传统振动信号短时能量检测法精度低、需手工参数选择等问题,提出了一种稀疏自编码器(SAE)网络,用于提取振动信号有效特征,并将其用于支持向量机(SVM),从而检测脚步振动信号。为了缓解了振动信号色散效应造成的信号失真问题,使用了小波分解(WT)方法,并基于实验分析优化了分解参数,然后基于广义互相关和到达时间差(TDoA)算法进行定位解算。实验结果表明,相比人工特征筛选,SAE-SVM算法的活动段检测精度可达96.8%,系统平均定位误差为0.82 m。     

数字扭振测试系统的信号处理及频谱校正

介绍了自行研制的轴系扭转振动测试系统所采用的信号处理方案。对所提取的某柴油机发电机组轴系的扭振时域信号,采用多种信号处理方法对扭振信号进行频域分析及其精度比较,确定了理想的扭振信号频率和幅值校正方法,并获得了测试对象的轴系扭振的共振转速为1200 r/min,相应的最大共振扭角为0.14°。试验结果表明,采用所确定的校正方法能得到精确的频率谱,进而确定共振临界点,使扭振的高精度快速测试与实时诊断成为可能。     

基于振动信号总离散频谱的高压并联电抗器健康评估方法

文章设计并实现了一套高压并联电抗器健康评估系统,具有振动信号采集、存储、分析,及健康评估等功能。因单一位置振动信号无法全面反映电抗器健康状态且不具备检测拓展性,系统将电抗器表面多路振动信号离散频谱按权重叠加,作为特征向量输入机器学习模型中,实现了对现场运行的6台某公司750 kV高压并联电抗器的检测和健康状态评估。将基于振动信号总离散频谱的评估结果与油色谱检测法和超声波局放法的实测结果进行比较,发现该方法与上述两种常规检测方法的分析结果保持一致,且状态评估准确率达到100%。因此,基于振动信号的电抗器健康状态评估具有很大的实际工程意义。     

基于多分辨率奇异谱熵和支持向量机的断路器机械故障诊断方法研究

根据高压断路器机械振动信号的特点,提出一种基于多分辨率奇异谱熵的信号特征提取方法,并以此特征向量作为支持向量机的输入对断路器机械状态进行识别。多分辨率奇异谱熵是在信息熵模型的基础上,将多分辨率分析和奇异谱分析有效结合的一种信息处理方法,用信号的奇异谱熵作为特征向量更能体现断路器在不同机械状态下的不同特征。利用交叉检验和粒子群优化方法来对支持向量机模型中的参数进行寻优。通过对断路器实际振动信号分析表明,该方法能对断路器故障进行准确诊断分类。     

基于伯格算法的双马赫-曾德干涉光纤传感系统

针对双马赫-曾德干涉型光纤振动传感系统定位误差较大的问题,提出了一种基于伯格算法的振动定位方法。 利用频 谱分析法比较伯格算法与快速傅里叶变换算法在不同频数下的能量特征,通过能量比计算确定最优频数,并进行伯格算法最优 阶数的选值分析。 在最优频数与最优阶数条件下提取特征数据帧,通过互相关计算获取双路振动信号之间的时延,进而获得振 动位置。 在双马赫-曾德干涉光纤振动传感系统中,开展了振动定位实验研究。 实验结果表明,在 2. 2 km 的传感光纤上,本方 法能顺利提取出振动信号频率的特征数据帧,且振动定位绝对误差为 7. 3 m,为提升双马赫-曾德干涉光纤传感系统定位精度提 供了新方法。     

基于变压器振动的分布式绕组状态检测装置的开发与应用

振动法是一种通过采集变压器箱壁振动信息来判断内部绕组健康状态的方法,具有检测效率高、检测精度高等特点。理论研究表明稳态振动信号较为微弱,受到绕组健康状态、变压器运行时电流电压值、环境信息等多重因素影响。传统的振动采集装置多为一体式结构,在采集精度及抗干扰能力上存在缺陷,且由于振动信号源与电压电流信号源异地分布无法完成同时采集,影响振动信息的判断。文中设计了分布式振动检测装置,在变压器旁安装高精度、抗干扰能力强的振动采集单元就地采集振动信号,在变压器二次端子处安装电流电压采集单元,将得到的信号利用光纤统一发送至主控室内的上位机进行分析,采集单元间通过光纤对时实现同步采样。系统已在上海市区周家嘴变电站内实现稳定运行。     

基于小波包和AFSA-SVM的电机故障诊断

针对电机滚动轴承故障诊断准确率问题,提出基于小波包分析结合人工鱼(AFSA)优化支持向量机(SVM)的电机故障诊断方法。利用小波包多分辨率分析法对电机的震动信号进行多层分解及重构,得到不同频段的信号时频图;然后采用AFSA算法对支持向量机中的参数惩罚参数(C)和核参数(σ)进行寻优选择,并最终建立AFSA-SVM故障诊断模型,提取信号时频图中频带能量值作为AFSA-SVM的输入特征向量进行学习、测试。最后通过仿真实验验证,故障诊断准确率达98.7%,并与粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)和未经优化的支持向量机对比分析,结果表明该方法具有更高的故障诊断识别效果。     

广义形态差值滤波与AN降维在故障诊断中的应用

由于轴承与设备其他内部构件之间存在强关联耦合关系,导致其振动信号与设备状态存在非线性关系;且信号单一特征难以全面描述设备状态,而多特征虽然包含较多状态信息,但高维特征所产生的信号冗余问题,易导致模型分类精度的下降.因此,提出一种基于广义形态差值滤波(GDIF)与自编码网络(AN)的滚动轴承故障诊断方法.该方法利用广义形态差值滤波对振动信号进行降噪处理,并通过极大似然估计(MLE)与AN从信号的高维特征中获取低维本质流形,缓解高维特征存在的维数灾难问题;最后,建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,对轴承故障类型进行识别。轴承试验结果表明,该方法能够有效对信号进行降噪;通过AN对特征进行维数约简,能够使ELM模型分类精度达到98.04%。     

油井远程监控的系统研究

本文介绍了一种基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理的油井远程监控系统。该系统可以实时检测油井周围有无异常情况的发生。本文分析了该技术的工作原理,讨论了在振动信号作用下光纤中传播的光波相位变化关系。为了对周围采集来的振动信号做实时处理,设计了一种基于DSP系统的数据采集处理系统,该系统具有抗干扰能力好、实时性强、可靠性高、功耗低等优点。     

局域波法和独立成分分析在转子系统故障诊断上的应用

提出了一种局域波法和独立成分分析相结合的机械故障诊断方法。对于机械设备的振动信号，通过局域波法得到的局域波时频图像能够同时在时间和频率上反映信号能量的变化。不同故障信号的局域波时频图像也明显不同，因此可以用来进行故障的判别。为了实现故障的自动分类，应用独立成分分析对不同故障信号的局域波时频图像进行独立分量分离，得到一组源图像的投影系数。在此基础上，利用概率神经网络实现故障的自动分类。以转子的早期摩擦，基座松动，不对中故障信号为例，应用该方法进行了研究，实验结果证明了该方法具有一定的实用性和有效性。