ZFFT与Chirp-Z变换细化选带的频谱分析对比

在细化选带频谱分析中，复调制细化方法（ZFFT）和线性调频Z变换方法（Chirp—Z变换）是常用的两种方法。通过理论分析和仿真计算，对两者在算法、特点和误差方面进行对比分析表明：对于单频率和谱线干涉不严重的多频率谐波成分，使用FFT后进行校正，或者使用CZT细化分析，均能得到高精度的频率、幅值和相位，不必使用ZFFT；对于发生严重干涉现象的密集多频率谐波成分，ZFFT通过增大细化倍数后重采样，把干涉的各频率成分分离后进行校正可获得高精度的信号参数，但CZT只是把细化分析频带局部放大，无法消除干涉影响，提高频率分辨率也无法分离出信号的真实频率成分。通过增大采样点数，减少干涉产生的误差，CZT可以获得较高精度的信号参数，但却大大增加了运算时间。     

频谱校正的线性调频Z变换方法

提出了一种用线性调频Z变换进行频谱校正的的新方法,通过提高局部频段内的频率分辨率解决离散谱线不能对准实际谱峰时所带来的误差。介绍了线性调频Z变换的原理以及将该变换应用于频谱校正的具体方法和步骤,并通过仿真计算对该频谱校正方法有效性进行验证。模拟计算表明该方法具有校正精度高、速度快和灵活性强的特点。     

离散密集频谱细化分析与校正方法研究进展

对近年来频谱校正领域中离散密集频谱细化分析与校正方法的理论研究和发展现状进行了回顾。根据信号所包含的频率分量的数目,将密集频谱细化分析与校正方法分为两类：一类是包含两个密集频率成分信号的频谱细化方法,另一类是包含三个及以上密集频率成分信号的频谱细化方法。综合阐明了各种离散密集频谱细化分析与校正方法的基本思想、算法原理、特点及其在工程中的应用。分析了现有密集频谱细化分析与校正方法的优缺点,并对离散密集频谱细化分析与校正领域的发展前景进行了展望。     

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。     

滚动轴承的实调制细化包络谱诊断方法研究

滚动轴承振动信号中载波频率较高而调制的故障频率较低,若直接采用Hilbert变换进行包络谱分析,往往由于谱分辨率较低而无法得到正确的结果。该文在Hilbert变换求包络谱之前增加了一个实调制移频过程,将原始信号的载波频率及调制频率(故障特征频率)移至低频段,然后再重新采样变为低频实信号,再经过Hilbert变换,得到了一种新的实调制细化包络频谱。在滚动轴承的故障诊断试验中进行了实际应用,结果表明:该方法不但可以提高包络谱的频率分辨率,而且计算效率较高,具有一定的实际应用价值。     

齿轮边频特征识别方法的研究

本文从齿轮啮合动力学出发,研究了调制边频结构的形成及其数学上的描述。并在此基础上提出了细化搜寻和倒谱峰值提取的边频特征识别方法,为齿轮状态监测与故障诊断提供了有效的工具。文章以应用实例说明了上述方法的理论意义及其实用价值。     

基于频谱细化的列车轮对轴承故障在线检测

列车轮对轴承故障是危及列车运行安全的重要因素之一,对其准确检测是高速重载列车需要解决的关键问题。当轮对轴承出现异常时,其振动信号中的幅值就会出现突变点,据此提出了利用频谱细化技术对轮对轴承的振动加速度信号进行分析的方法。实验结果表明,该方法实现了轮对轴承异常的高精度检测,说明这种方法比常规的方法能更有效地检测出轮对轴承的异常状态。     

FFT谱连续细化分析的富里叶变换法

本文提出了利用富里叶变换对ＦＦＴ谱的局部进行细化分析的方法。在细化频谱分析时，可以得到某个主要频率成份频率、幅值、相位的精确值，极大地提高频率分辨力，对瞬态及恒定采样长度信号的频率细化分析十分有效。     

基于小波-倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用

利用振动信号采集到的齿轮故障信息,依据点蚀的故障机理和频谱特征,采用小波分解将信号分解在不同频带,有效抑制了背景噪声,从而得到故障特征频带,获得周期性突变的故障信息。选择故障所处频带重构信号,对故障进行诊断。结合倒频谱方法可以有效地识别故障特征频率。结果表明小波分析与倒频谱相结合是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法。     

Chirp_z变换在红外光谱细化中的应用

用傅里叶红外光谱仪对红外光谱进行测量时得到的是整个波带内的光谱图,有时我们只关心某一波段的光谱图,这时就必须对光谱图进行细化.本文将Chirp_z变换方法用于红外光谱的细化,利用该方法的局部光谱细化能力,有效实现了红外光谱图的局部放大.该方法可以在采样点数不变的情况下实现任意波段范围内的红外光谱图的细化,同时由于局部范围内采样分辨率的提高,将获得更高精度的红外光谱图.理论推导和实验结果表明,Chirp_z变换具有精度高,速度快和灵活性强的特点,具有很高的工程应用价值.     

爆破振动的频谱特征及其工程应用

简介了频谱分析的基础理论和快速傅利叶变换 (FFT)算法。以FFT为基础 ,开发了频谱分析用的软件 ,分别对小规模台阶钻孔爆破、大规模高台阶深孔微差爆破以及硐室爆破产生的地震波的频谱进行了分析 ,并探讨了这些频谱的特征     

化学模式识别分类图的构造及其在材料研究中的应用

分类图是用于多变量数据分析中的一种独特手段。本文提出的“Ｆｐ映射”是一种基于模式识别判别分析的分类图构造方法,能直观地描述多变量空间中目标变量及其影响因素间的定性或半定量关系。给出了它在材料研究方面的应用实例。     

基于SVD降噪的经验模式分解及其工程应用

提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波前和滤波后的工业现场振动信号进行了经验模式分解,分析结果表明奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的故障特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量具有更明确的物理意义,有利于对设备故障进行精确诊断。     

一个生产爆破管理系统的开发

在露天矿生产爆破数据库基础上 ,结合宜阳矿的实际 ,分析了数据库管理系统的功能和结构。通过上述工作 ,为宜阳矿开发了一个生产爆破管理系统 ,实现了某些功能如生产爆破数据的处理、综合利用、查询以及报表打印等的计算机管理 ,为该矿的生产和管理部门提供了现代化的管理手段和决策依据     

基于反应谱分析的建(构)筑物爆破振动响应安全评估方法研究

利用大量爆破振动实际监测数据,对爆破振动速度反应谱谱面积SR与爆破地震波信号各特征量进行了关联分析,研究了SR对建筑结构振动损伤的影响和关联。研究发现SR值能较全面地反映爆破振动的综合作用效果,以及结构动力特性对结构振动破坏的影响。根据研究结果,提出了用SR作为爆破振动安全评估特征值的爆破地震效应评估新方法。132组爆破振动数据的计算与分析表明,SR>5.5时爆破地震波将对一般民房结构产生破坏的概率显著增加,可将[SR2]≤5.5作为二类建(构)筑物爆破振动破坏安全判据标准的补充。在此研究的基础上,通过引入建(构)筑物爆破振动反应谱安全系数Prs的概念,初步建立了以SR为特征值,考虑爆破振动综合作用效应和结构振动特性的爆破振动安全统一判据。     

谐振弦式传感器理论公式修正方法及应用

在简要导出谐振弦式传感器理论公式的基础上，阐述了修正理由，给出了修正公式，实例计算表明，修正公式能显著提高计算精度，最后，利用修正公式对所研制的５０ＭＰａ谐振弦式压力传感器的标定数据进行了处理，给出了相对计算误差。     

基于变分原理的波形钢腹板箱梁挠度计算解析法

该文通过在纵向位移函数中引入翘曲变形函数以及剪切转角来分别考虑箱梁剪力滞效应和波形钢腹板剪切变形的影响,基于能量变分原理,提出一种波形钢腹板箱梁挠度计算的解析方法。并分别针对单箱单室和单箱双室波形钢腹板箱梁算例,将该文方法与仅考虑波形钢腹板剪切变形的挠度计算方法及有限元值进行比较分析。结果表明：该文方法具有较高的准确性;剪切变形影响系数随高跨比和宽跨比的增大明显增大,而剪力滞效应影响系数受高跨比的变化影响较小。     

基于NURBS的PDE曲面构造法研究及应用

由非均匀有理Ｂ样条曲线曲面给定边界条件，用偏微分方程来构造曲面，以参数“ａ”控制其整体形状，本文分析其思路原理及过程，并列举了在ＣＡＤ上的应用，最后分析了优缺点。     

基于映射理论的网格生成新方法及应用研究

基于映射函数理论提出二维/三维流场的网格生成新方法。针对实际应用中对场函数变密度的要求,提出可控制网格疏密度的插值公式,并以此对典型物体周围流场进行网格剖分,验证其有效性。针对圆形域(柱形域)流场网格生成质量的缺陷,提出在目标域中建立内置块的新策略,统计分析网格最小内角分布,并与原方法对比分析,以验证改进效果。运用自编程序,对具有复杂外形的空间膜结构进行流场网格剖分,并将该网格导入Ansys-CFX软件,进而数值模拟结构表面风压分布。经验证,该方法可有效地运用于流场网格剖分。     

谐波恢复的时间平均三阶累积量方法及其工程应用

为了识别在强高斯噪声背景下振动信号的谐波成分，从三阶累积量的估计算法出发，提出了基于时间平均的三阶累积量算法，进行振动信号的谐波恢复。时间平均三阶累积量是三阶累积量的一种估计值。理论推导表明，随机相位谐波过程时间平均三阶累积量为非零值，而且其一维切片仍然是谐波过程。由此提出了一种在强高斯噪声背景下识别信号的谐波成分的频谱分析方法。该方法对抑制振动信号中的高斯噪声、正确识别其中的谐波成分十分有效，工程应用实例和信号仿真都很好地验证了该方法的正确性。