时域同步平均的相位误差累积效应研究

时域同步平均是提高振动信号信噪比的常用方法,由于估计误差的存在性,相位误差累积效应是基于周期的时域同步平均方法的固有现象.对相位误差累积效应的产生机理进行了深入分析,表明这一效应是由取整运算误差和频率估计误差引起的.为统一分析这两种误差的影响,定义了相位误差累积因子,用其定量分析了相位误差累积效应的产生机理.为评估相位误差累积效应对时域同步平均效果的影响,系统分析了相位误差累积因子、信号分量阶次和平均段数等主要分析参数对时域同步平均信号幅值的影响规律.研究表明,一定范围内这几个参数的增大都会增强相位误差累积效应导致的时域同步平均信号幅值的衰减.因此,需要根据相位误差累积因子和信号分量阶次的范围慎重选择平均段数.     

复杂变速箱齿根裂纹诊断

本文针对齿轮出现裂纹后其振动信号特征，选用时域同步平均参数法和倒频谱的方法，对某型坦克变速箱的齿轮裂纹信号进行了分析。结果表明，在无载荷条件下，时域同步平均后的时域参数法较倒频谱法对齿根裂纹诊断更有效。     

齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究

在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法.时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取.基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法.试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取.     

基于角域加窗同步平均的太阳轮故障检测方法

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,常规定轴齿轮箱的同步平均技术不直接适用。在原有行星齿轮箱加窗时域平均方法基础上提出一种适合时变传递路径及变速工况的角域加窗同步平均技术,从中提取有用信号同时降低传输路径的影响。由计算阶比跟踪对时域加窗振动信号进行等角度重采样,转换为角域准平稳信号,然后进行同步平均。将该方法对行星齿轮箱故障实测振动信号进行了分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取行星齿轮箱太阳轮故障的特征信息。     

旋转机械非稳定信号的伪转速跟踪阶比分析

旋转机械非稳定信号阶比分析技术，是旋转机械特征分析的重要内容。本文提出并介绍了用时频分析技术中的瞬时频率估计实现伪转速跟踪阶比分析的方法。和传统方法相比，本方法无需转速计和鉴相装置等辅助硬件手段，简化了阶比分析的实现。介绍了借助本方法实现的阶比谱、阶比谱阵和跟踪阶比谱等阶比分析技术的方法，并通过实际测试验证了其有效性。本方法是对已有方法的有力补充，特别适合虚拟测试仪器发展的要求。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出了一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。     

基于倒阶次谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的倒谱分析技术与阶次谱结合，提出了倒阶次谱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，再对时域信号实行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒谱分析，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹和齿面磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

周期测量误差对周期信号时域平均处理结果的影响

时域平均处理是从混有噪声的复杂周期信号中提取简谐分量的有效方法之一。本文从时域平均处理的基本原理出发,探讨了时域平均处理中周期测量误差对简谐分量幅值和相位的影响,并给出了时域平均处理后信号各阶简谐分量幅值衰减量和相位变化与周期测量误差、平均次数以及分量阶次之间的关系式。该关系式较复杂不便于工程应用,本文进一步用简单函数线性组合逼近的方法,得出了简化关系式。仿真和工程实例表明,该简化关系式适合工程应用     

基于包络同步平均的齿轮故障诊断

齿轮振动信号由于存在非平稳、调制、传递路径复杂等特点,其分析相对较为困难,传统的共振解调法还存在共振带参数无法准确确定的不足。为解决上述问题,本文提出了一种基于包络信号角域同步平均的齿轮故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度提取出齿轮振动信号的复包络信号,再分别选取齿轮箱中不同转轴作为参考轴对复包络信号进行等角度采样,在角域进行同步平均并用阶比跟踪提取齿轮故障信息。该方法可有效消除源包络信号中的宽带噪声干扰,分离出与故障齿轮所在轴有关的阶比分量,同时可克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象。利用该方法分别对齿轮故障仿真信号和齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,所提出的包络角域同步平均方法能够有效地提取出齿轮故障的特征信息。     

信号时域平均处理中的若干问题探讨

时域平均处理是从混有噪声的复杂周期信号中提取感兴趣周期分量的有效方法。在详细讨论时域平均方法抑制非感兴趣周期分量原理的基础上，探讨了离散序列时域平均时截取长度误差对平均结果的影响，提出了一种时域平均合理截取段数的确定方法。通过工程实例说明了合理平均段数提出的必要性和使用的可行性。     

多分辨EMD方法与频域平均在齿轮早期故障诊断中的研究

时域平均常用于提取旋转机械振动信号的故障特征,但当旋转机械出现早期故障时,背景噪声常会使该方法失效,当旋转机械存在多种故障时,亦不能有效的分辨。通过比较分析小波变换、Hilbert-Huang变换和多分辨分析的Hilbert-Huang变换,在分析时域平均的基础上,提出了多分辨分析的经验模态分解方法（Multi-resolution Empirical Mode Decomposition ,MEMD）与频域几何平均相结合的诊断新方法。工程实例的应用结果表明,所提出的方法能有效地实现齿轮早期故障诊断。     

信号时域平均处理的新算法

时域平均是从混有噪声的复杂周期信号中提取感兴趣周期分量的常用方法,但在其实施时往往由于周期截断误差的存在而不能取得满意的效果。本文提出了信号时域平均处理的新算法,基本上解决了周期截断误差对平均结果的影响问题。分析验证说明：新算法比过去的旧算法效果好得多     

微弱信号检测方法研究现状分析

强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。     

随机振动响应计算的精细积分时域平均法

发展了计算结构随机振动响应的精细积分时域平均法,详细讨论了各种激励作用下系统动力响应的精细积分时域平均,并给出算例。与传统的其它离散积分方法如随机中心差分方法、随机纽马克差分方法等比较,本方法具有非常高的精度和计算效率,特别是能给出速度响应方差计算的良好结果。精细积分时域平均法在各种随机振动系统中有广泛的应用前景     

微弱电信号检测方法回顾

系统分析了微弱电信号检测的理论和技术,着重讨论了强噪声背景下微弱电信号现有检测方法的优缺点及应用.以线性和非线性为主线,将线性分析法按时域(相关检测法、锁定放大、取样积分、数字式平均、时域平均)、频域(功率谱法)以及时频域(小波变换谱分析、分数谱分析)检测方法进行梳理归类,而对于非线性分析法主要分析了高阶谱、神经网络、支持向量机、经验模式分解、混沌理论、差分振子以及随机共振方法.最后认为,多种理论与技术的结合以及借助软件技术,如LabVIEW,是弱信号检测的发展趋势.     

"双时域四谱"法在振动信号分析中的应用

准确地提取各种典型故障的振动信号的时频域特征是进行机械故障诊断的关键．为了综合提高诊断能力,突出信号特征,本文介绍了一种信号分析与故障诊断新方法,该方法以“双时域四谱”综合诊断法为理论基础．具体应用双时域（原始时域和包络时域分析）和四频域（功率谱分析、细化谱分析、解调谱分析、倒频谱分析）的振动诊断方法,综合各自的诊断优势,对用特征振动信号进行诊断的问题进行了研究,并阐述了这些方法的特点和功能．     

一种基于域的IP QoS分类方法

回顾了IP QoS的发展,总结了IP网中不同QoS技术的特征,提出了一种基于域的QoS分类方法,将各种QoS技术归结为时域、空域、逻辑域和层域。通过该方法可以更加深入地分析采用不同QoS技术对网络引入的代价,对构建一个合理的具有QoS保证的IP网具有一定的指导意义。