斗轮式堆取料机回转支承故障诊断研究

斗轮式堆取料机回转支承因故障引起的振动是超低频信号，采用一般的分析方法难于确定其故障特征频率。利用共振解调技术，可精确分析出超低频故障特征频率，再结合时域分析方法，准确诊断出该回转支承的故障。     

自适应时频分析在回转机械诊断中的应用研究

针对各类时频分析方法的缺陷，提出了基于高斯线性调频基的自适应时频分解算法，经仿真试验验证，该方法拥有极高的时频分辨力，且无交叉干扰项，将其运用于转子冲临界瞬态振动分析，取得了良好的效果。     

时变参数模型及其在非平稳振动分析中的应用

对时变参数模型TVAR（Time-varying Autoregressive Model）进行了研究，并将其应用于转子实验台非平稳振动信号的分析。TVAR是模型参数随信号统计特性而变化的变参数AR（Autoregressive Model）模型，适用于分析非平稳信号。利用TVAR对调频仿真信号进行分析并与典型时频分析方法进行比较，结果表明TVAR具有时频分辨率高、无交叉干扰项以及对噪声不敏感等优点。基于TVAR分析了转子实验台正常及故障工况下连续变速过程中采集的振动信号，实验表明TVAR能够有效地分析非平稳振动信号，并具有较强的信号特征提取能力，为非平稳工况下转子故障诊断及模态分析等提供了一种有效的分析方法。     

分段线性机械系统在周期荷载和地震荷载同时作用下的响应分析

许多机械构件,如回转机械,液压机械,内部具有持续性的振源。为了防止这些机械结构受振而疲劳或产生振动噪声,人们采用了各种各样的抑制振动的设计或防振措施。众所周知,只要正确地设计防振装置的弹簧,保证整个系统的固有频率充分地低于外界干扰的基频,振动控制问题就基本上解决了。     

正弦扫描振动响应的时频分析

以一个正弦扫描振动响应信号为例,分别应用常用的正弦约减法与短时Fourier变换和Wigner分布进行了对比分析,讨论了在正弦扫描振动激励下结构响应的时频分析问题。结果表明,时频分析方法可以更好地揭示结构的非线性特性或由于层间间隙、连接不牢引起的碰撞等动力学行为,是一种更为有效的正弦扫描振动响应分析方法。     

基于局部最大值2阶同步压缩变换的变工况轴承故障诊断

由于工况变化，机械设备在运行过程中相应的状态监控信号也呈非平稳性。时频分析技术作为处理非平稳信号的有效工具在机械故障诊断应用中起着重要作用。针对2阶同步压缩变换（Second-order Synchrosqueezing Transform,SST2）时频分析技术存在的时频分布能量发散问题，利用SST2局部最大时频系数位置构建局部最大值估计算子，将短时傅里叶变换结果（Short-time Fourier Transform,STFT）的时频能量进行重排。结果表明，局部最大值估算算子能够有效增强SST2时频分布的能量集中度，该方法不仅能更准确的捕捉非平稳信号中的时变信息，同时能获得能量更集中的时频分布，减少噪声对时频分布图谱的干扰。通过一组数值仿真信号与一组变速轴承故障实验数据分析验证了该方法的有效性，并结合阶次分析方法实现变工况滚动轴承故障诊断。     

基于Hilbert-Huang时频谱的性能分析研究

针对传统的时频分析方法存在的局限性,评述了一种最新的可适用于非平稳、非线性信号的时频分析法-Hilbert-Huang时频分析方法.研究了Hilbert/Huang时频分析方法的算法理论并对其性能进行了分析.仿真实验中通过与传统的时频分析效果的比较,表明该法具有理想的时频聚集性,并且消除了交叉干扰项,揭示了HHT谱所特有的反映信号局部时频结构的能力.     

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。     

航空发动机整机振动信号分析

为了解决航空发动机的整机振动分析问题,提出一种基于谐波小波的振动信号分析方法。首选对振动信号进行谐波小波变换,得到信号的时频表示;根据时频图提取信号特征,得到信号的特征频率;根据与基频信号的对比,识别发动机的振动故障类型。实验结果表明,该方法可以准确地识别出发动机的三种典型振动故障。与传统基于小波分析方法相比,基于谐波小波的方法具有更准确的振动故障特征识别能力,适用于振动信号的分析。     

基于多缩放基调频变换的时频脊线精细化表征方法EI北大核心CSCD

旋转机械在变工况下因局部故障和时变转速等激励影响下会产生非平稳振动信号,传统时频分析方法无法满足快时变与强调频的非平稳瞬态振动信号分析要求,由于传统调频变换(chirplet transform,CT)在分析非平稳振动信号时其核函数无法跟随瞬时频率(instantaneous frequency,IF)轨迹变化而变化,导致振动信号IF轨迹时频表征无法达到精细化程度。针对此类问题提出了一种多缩放基调频变换(multi-scale basis chirplet transform,MSBCT)时频分析方法,理论分析表明该方法可利用高阶相位算子将MSBCT方法核函数精确逼近IF轨迹,使得MSBCT算法可针对变转速工况下的IF轨迹得到精确的时频表征。由于噪声信号在时频域内的IF轨迹呈现出随机分布的特性,MSBCT方法由于高阶相位算子的存在可精确捕捉IF变化规律,故MSBCT可在一定程度上对噪声有抑制作用。通过仿真信号与变转速工况下轴承故障信号验证了所提出的MSBCT算法的有效性。结果表明,MSBCT算法能够非线性IF轨迹进行精细化表征,并通过与其他时频表征方法验证了其优势性。     

基于小波包变换的高程差对爆破震动信号影响分析

爆破施工现场地形一般都有一定的起伏,爆破地点与被保护目标具有一定的高程差。为了研究高程差对爆破震动信号特性影响,依托工程实践,采集了大量爆破震动信号。分析表明正的高程差对爆破地震波峰值具有放大效应,并且放大效应在一定的范围内存在。利用小波包分析的信号处理方法对高程差影响下的爆破震动信号能量分布和时频特征进行了研究。研究表明,正高程差使爆破震动信号中的低频成分增多,低频成分在整个信号中的能量分布有增大趋势,这一特点对爆破地点周围目标保护不利。分析高程差对爆破震动信号的影响,从而优化爆破设计,更好地保护爆破地点周围的目标。结论具有重要的现实意义。     

锦屏二级水电站2~#引水隧洞爆破治理岩爆试验研究

岩爆是地下工程的一大地质灾害,目前还没有成熟的预报和治理方法。利用爆破手段释放高地应力来减少岩爆,一直是地下工程施工研究的重要课题。在锦屏二级水电站2#引水隧洞,进行了爆破释放应力试验,分别试验了掌子面倾斜辐射孔和围岩内倾斜辐射孔两种方案。试验结果证明了爆破是高应力释放的有效手段,通过合理的爆破设计与施工,可以达到控制或缓解岩爆的目的。     

时频分布在爆破震动信号处理中的应用

爆破震动信号是典型的非平稳信号,其处理方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论Fourier变换(FT)和短时Fourier变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破震动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破震动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好地对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破震动信号的时频分析。     

爆破振动信号的时频分析

爆破振动信号的研究方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论FOURIER变换(FT)和短时 FOURIER变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破振动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破振动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好的对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破振动信号的时频分析。     

基于小波时频框架分解方法的滚动轴承故障诊断

损伤点通过其它元件时引起的周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征信息.针对滚动轴承的振动特点,设计了小波时频框架,利用框架分解方法在匹配信号特征结构,直接提取特征信息方面的优势,分析了滚动轴承的振动信号.根据框架分解结果,在时频联合域内清晰直观地提取了滚动轴承局部损伤故障的周期性冲击特征,识别了滚动体、内圈和外圈的单点缺陷,与小波变换的对比验证了框架分解在检测滚动轴承局部损伤故障方面的有效性.     

Enhanced-resolution image restoration from a sequence of low-frequency vibrated images by use of convex projections

An algorithm to increase the spatial resolution of digital video sequences captured with a camera that is subject to mechanical vibration is developed. The blur caused by vibration of the camera is often the primary cause for image degradation. We address the degradation caused by low-frequency vibrations (vibrations for which the exposure time is less than the vibration period). The blur caused by low-frequency vibrations differs from other types by having a random shape and displacement. The different displacement of each frame makes the approach used in superresolution (SR) algorithms suitable for resolution enhancement. However, SR algorithms that were developed for general types of blur should be adapted to the specific characteristics of low-frequency vibration blur. We use the method of projection onto convex sets together with a motion estimation method specially adapted to low-frequency vibration blur characteristics. We also show that the random blur characterizing low-frequency vibration requires selection of the frames prior to processing. The restoration performance as well as the frame selection criteria is dependent mainly on the motion estimation precision.     

Time-frequency representation based on time-varying autoregressive model with applications to non-stationary rotor vibration analysis

A parametric time-frequency representation is presented based on time-varying autoregressive model (TVAR), followed by applications to non-stationary vibration signal processing. The identification of time-varying model coefficients and the determination of model order, are addressed by means of neural networks and genetic algorithms, respectively. Firstly, a simulated signal which mimic the rotor vibration during run-up stages was processed for a comparative study on TVAR and other non-parametric time-frequency representations such as Short Time Fourier Transform, Continuous Wavelet Transform, Empirical Mode Decomposition, Wigner-Ville Distribution and Choi-Williams Distribution, in terms of their resolutions, accuracy, cross term suppression as well as noise resistance. Secondly, TVAR was applied to analyse non-stationary vibration signals collected from a rotor test rig during run-up stages, with an aim to extract fault symptoms under non-stationary operating conditions. Simulation and experimental results demonstrate that TVAR is an effective solution to non-stationary signal analysis and has strong capability in signal time-frequency feature extraction.     

段药量对爆破振动信号时频特性的影响研究

为研究段药量对爆破振动信号时频特性的影响,进行不同段药量的单孔爆破振动试验。基于实测数据,利用小波分析和ＡＯＫ时频分布相结合的方法,对不同段药量的爆破振动信号在不同频带内展开,并以频带能量比、频带能量持续时间为指标,研究段药量对爆破振动信号时频特性的影响。结果表明,段药量对爆破振动信号时频特性影响很大：随着段药量的增加,爆破振动信号的低频能量所占总能量的比例增加且频带能量的持续时间相应延长。研究成果可揭示段药量对爆破振动信号时频特性的影响,并为从能量的角度进行抗振、降振的研究提供分析基础。     

时频流形自适应稀疏重构的遥测振动信号特征增强方法EI北大核心CSCD

针对遥测振动信号非线性、非平稳性、瞬态冲击性等特点,提出一种基于时频流形自适应稀疏重构的遥测振动信号特征增强方法,对振动信号进行相空间重构提取其时频流形;以时频流形为基础,采用KSVD算法自适应构建过完备字典,并从中找到最匹配的时频原子,根据得到的原子与相空间展开信号的时频分布,依次匹配计算获得其重构的稀疏系数;利用稀疏系数和时频原子对相空间中各维信号的时频分布进行重构,通过时频分布的逆运算和相空间还原得到特征增强信号。仿真和实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

低频超低频振动计量技术的研究与展望

从低频和超低频振动测量多个应用领域的角度讨论研究建立低频超低频振动幅相特性计量基标准溯源体系的重要性,介绍国内外研究发展状况,提出低频电压测量的溯源性问题,分析了超低频振动计量基标准实现精确测量的若干关键技术。