振动调频信号的循环平稳解调原理与实现方法

含有齿轮、滚动轴承等零部件的机械故障振动信号中，有一类信号称为频率调制信号（或称调相信号）。运用循环平稳分析理论，推导调频信号的循环自相关函数结果，并从理论上推导和分析了运用平方解调（或广义检波滤波解调）的方法实现对循环自相关函数的低频切片函数和高频切片函数进行解调的原理和方法，仿真验证理论推导正确，解调效果很好。最后通过对齿轮箱实测故障信号进行分析，验证该方法有很好的解调效果。     

循环自相关函数及其切片的解调原理分析

在具有齿轮、滚动轴承等设备的机械故障诊断中,幅值解调分析是非常有用的工具.分析了的基于循环平稳信号的循环自相关函数的解调原理,提出了一种新的解调方法--循环自相关函数切片法,由于平稳信号没有循环平稳的特点,使得该方法对加性平稳噪声具有自动降噪功能.     

解调分析在故障诊断中应用的局限性问题

在机械设备特别是具有齿轮箱、滚动轴承的机械设备故障诊断中，广泛使用解调方法分析诊断故障。目前使用的解调分析，特别是宽带解调方法，不但对包含故障信号的时域相乘信号解出调制信号，而且对两时域相加信号，也以其频率之差作为解调信号而解出。当将时域相加的非调制信号以其频率之差作为调制信号解出时，极难对其进行分析甚至引起误诊断。     

EMD-循环域解调方法在故障诊断中的应用

多调制源、多载波信号的循环自相关解调分析存在交叉项的干扰，这使循环自相关解调方法的实际应用产生了困难。在对循环自相关解调及其性能分析的基础上，提出了基于经验模式分解的分频带循环自相关解调方法。该方法通过对信号经验模式分解后能量相对集中的基本模式分量进行循环自相关解调，有效地抑制了多调制源、多载波对循环平稳结果带来的交叉项干扰，提高了分析的可靠性。将该方法应用于滚动轴承的故障诊断，成功地从振动信号中分     

基于阶频谱相关组合切片的滚动轴承故障特征提取

变转速工况下,滚动轴承故障振动信号出现复杂的频率、幅值和相位调制等现象,基于角度/时间循环平稳(AT-CS)的阶频谱相关可以有效提取其故障特征,但是该方法存在计算量大的缺点,为此,应用组合切片思想,提出基于阶频谱相关组合切片的轴承故障特征提取方法。根据滚动轴承结构参数计算其理论故障特征阶次,并由此确定组合切片中心,再由设定的切片宽度得到组合切片区间并计算信号的阶频谱相关组合切片,通过切片之间的能量分布提取滚动轴承故障特征。通过仿真信号和实验数据验证了该方法的有效性,相比于阶频谱相关,阶频谱相关组合切片能更清晰准确地表征轴承故障特征,并具有较高的计算效率。     

基于生成微分方程的行星齿轮箱故障振动信号解调分析

行星齿轮箱振动信号具有明显的调制特点,幅值解调和频率解调分析能够有效提取其中的故障信息。生成微分方程(GDE)方法可以估计调制信号的幅值包络和瞬时频率,实现解调分析,但该方法需要信号满足单分量要求。实际行星齿轮箱振动信号通常由复杂多分量成分组成,为实现信号的幅值解调和频率解调分析,应用经验模式分解(EMD)将信号分解为单分量本质模式函数,基于生成微分方程计算瞬时频率和幅值包络,根据瞬时频率的波动特点选择本质模式函数作为敏感分量,由敏感分量的包络谱和瞬时频率的Fourier频谱识别故障特征频率。通过行星齿轮箱故障模拟实验数据分析验证了解调分析方法的效果。     

齿轮振动中调频信号的解调方法及仿真计算

齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象，包括幅值调制和频率（相位）调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟，但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法，并通过仿真指出了这两种方法各自的优缺点和局限性。     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取了影响产品舒适性的特征信号,并以其功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用了二阶循环统计量循环自相关功率谱密度函数对平稳信号的解调特性,对产品振动信号的循环功率密度谱切片图进行了分析,得到了隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出了缺陷频率点。利用缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

基于Teager能量算子和ZFFT的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调制现象。Teager能量算子相比于Hilbert变换在运算速度和解调精度方面具有明显优势,但其不能提供足够高的分辨率来解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过轴承故障模拟实验,对采集的正常、内圈轻微、严重故障的轴承振动信号进行Teager能量算子解调,然后对其包络进行复调制细化谱分析,得到轴承回转频率及其谐波,内圈故障特征频率及其谐波、边频带。随着轴承内圈故障程度的增加,内圈故障特征频率、边频带的幅值明显增大,可作为滚动轴承内圈点蚀故障特征参数。     

时延自相关解调频原理及其在齿轮故障诊断中的应用

当齿轮发生故障时，调幅和调频现象往往同时存在，但是传统方法通常只适用与解调幅，而不能解调频。同时振动信号中常含有大量的噪声，严重的影响了解调结果。由于高延迟的自相关函数具有受噪声影响比较小的特点，已有文献用时延自相关法解调幅，但是用做解调频还鲜有研究。为此，从理论上分析了调频信号和调幅调频信号的自相关函数，得出调频信号的自相关函数是调幅信号，调频调幅信号的自相关函数仍然是调幅调频信号，且其调制频率不变。这样就从理论上说明了时延自相关解调法是解调频和解调频的通用方法。最后通过仿真实验和实例分析，表明了时延自相关解调法不仅能有效的解调频，而且具有较好的抗噪性。     

A New Method for Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Based on Cyclostationary Theory

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌｉｓａｓｐｅｃｉａｌｋｉｎｄｏｆｎｏｎ ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌ,ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｖａｒｙｗｉｔｈｔｉｍｅｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｌｙｏｒｐｏｌｙｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｌｙ (ｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｉｎｃｏｍｍｅｎｓｕｒａｔｅｐｅｒｉｏｄｓ) .Ｔｈｅｕｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｔｈｅｏｒｙｎｅｃｅｓｓａｒｉ…     

循环双谱及在周期平稳类故障中的应用

论述了未知循环频率的周期平稳信号循环双谱的估计方法；研究了在循环双谱的循环累积量计算中涉及变量的简化存储方法，提出了该变量矩阵是对称阵，通过算法可以三角阵的元素来表述，克服了循环双谱传统估计方法计算量较大的缺陷，提高了运算效率；提出了循环双谱对调相故障信号的分析能力，以及对加性噪声的处理能力，仿真并验证了该方法的有效性，并将其应用于旋转机械状态分析。     

基于谱相关的齿轮振动监测技术研究

摘要：齿轮振动信号的特征循环频率具有谐频成分，谐频循环频率簇对应的谱线相关性综合反映了系统中的某种啮合振动或调制现象。以此理论为基础，本文提出了啮合振动监测因子和调制监测因子两种累积能量因子，利用单一传感器采集得到的信号，以全频段信息为依据，进行振动信息的抽取和剥离，实现针对性的齿轮振动监测。实例分析结果证实了基于谱相关的状态监测技术具有较高的灵敏性，能够初步判断系统中的故障所在。     

基于循环双谱的滚动轴承故障诊断

当滚动轴承发生早期点蚀故障时,其振动信号表现出循环平稳特性。由于故障特征频率处能量比较小,特征信息容易被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而循环双谱（即三阶循环累积量谱）这一最低阶的高阶统计量谱对噪声具有较好的免疫力,且计算量也相对来说比较其它高阶统计量分析方法来说最小。本文将尝试用循环双谱的中心频率切片谱,对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。     

基于二阶循环统计量的近场声全息试验研究

传统近场声全息技术的重建结果不能准确反映循环平稳声场的调制特性。因此,利用循环自相关函数的解调性能来提取声场的特征循环频率,然后通过循环维纳－辛钦关系来获取循环谱密度,将循环谱密度取代声压谱作为平面近场声全息的声场重建物理量。试验研究表明,此方法可准确提取循环平稳声场的特征频率,重建结果可清晰直观的突出声场的本质特性。     

振动调频信号的时延二次变换解调研究

调频信号在频谱上具有与调幅信号相同的频率分布特征，然而，轴承和齿轮故障诊断中常用的解调方法却只适用于调幅信号，不能分析调频信号。基于以上问题，从确定调频信号频率分量幅值的贝塞尔函数的性质出发，分析了平方解调法不能对调频信号进行解调的原因。分析过程中发现由于贝塞尔函数的一些特殊性质，使得常用的解调方法不再适用于调频信号。针对这个原理，本文提出利用时延二次变换（信号与时延信号的乘积）打破调频信号边频分量的贝塞尔函数的特殊性，使得变换之后的信号中包含有调制频率，从而实现了对调频信号的解调。     

基于形态自相关和时频切片分析的轴承故障诊断方法

频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种新的时频分析方法,信号中的噪声会降低FSWT分析的频率分辨率。为了提高分析精度,提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片分析方法,并成功应用到轴承故障诊断中。该方法首先采用多结构元素差值形态滤波和时延自相关方法对信号进行降噪,采用FSWT分解降噪后的轴承振动信号,然后根据轴承故障特征频率选择时间频率切片区间,进行细化分析来提取故障特征。仿真信号与轴承故障振动信号的分析验证了该方法的有效性。