基于瞬时频率估计及时频滤波的阶比分量提取

在虚拟式旋转机械特征分析的研究中，利用基于瞬时频率估计的阶比跟踪结合Gabor时频滤波实现了阶比分量的提取。实际测试验证了该方法可有效地实现旋转机械非稳定振动信号中各阶比分量的提取。该方法简单、有效，且只需用软件算法实现，有很好的应用前景。     

旋转机械阶比分析中的零相位跟踪滤波法

提出了一种用零相位数字滤波实现阶比跟踪滤波的新方法，与传统的以硬件实现的阶比跟踪滤波方法相比，该新方法有无需跟踪滤波硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。详细讨论了这一方法的理论依据和算法，在算法中提出了数据分段重叠滤波方法，有效地抑制了一般分段数字滤波产生的边缘效应。仿真试验和实际测试验证了方法的正确性和有效性。     

旋转机械阶比分析技术中阶比采样实现方式的研究

阶比分析的关键是实现对旋转机械振动信号的等角度采样。在分析国内外阶比分析技术中阶比采样实现方式的基础上，在阶比分析中引入瞬时频率理论，提出了基于瞬时频率估计的阶比跟踪方法，研制出了虚拟式旋转机械特征分析仪。该方法避免了现有技术中需要使用价格比较昂贵的专用附加硬件和受现场安装条件制约的问题，有利于阶比分析的广泛应用。     

基于Viterbi算法的Gabor阶比跟踪技术

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出一种基于Viterbi算法的Gabor阶比跟踪(Gabor order tracking based on Viterbi,V_GOT)算法,此算法采用Viterbi算法代替了传统的Gabor阶比跟踪(Gabor order tracking,GOT)算法中的时频滤波技术.V_GOT算法和传统的GOT算法相比,其能够对复杂机械振动信号产生的邻近阶比和交叉阶比分量进行有效的跟踪和分离,并且具有计算量小、精度高、无需转速计等硬件和用纯软件的方法实现等优点.详细讨论了V_GOT技术的基本原理、算法及进行阶比跟踪的实现过程,另外,对偶函数对Gahor阶比跟踪结果的影响进行了深入的研究.采用仿真和实际试验对V GOT算法进行了验证,试验结果表明该方法能够在时频域准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取.     

阶比分析技术的发展应用与展望

介绍阶比分析技术的有关概念和实现旋转机械阶比分析的技术发展,以及基于转速计及跟踪滤波器的阶比分析技术、基于转速计信号的计算阶比跟踪技术和无转速计计算阶比跟踪技术.对阶比分析技术的应用进行了介绍.     

基于频谱校正理论的阶比跟踪分析

传统阶比分析必须在获得参考转速的前提下才能进行,这就使得某些不便安装转速计的情况无法应用阶比分析。而且对于已经采集得到的信号,也会因为缺少转速信号而无法进行阶比分析。为了解决这一问题,结合瞬时频率估计理论和离散频谱校正方法中的能量重心法,提出一种无须转速测量的阶比跟踪分析算法。这种方法利用能量重心法进行瞬时频率和幅值校正,可在精确提取参考转速的同时,一次提取出分析各阶次的幅值;算法简单,计算量相对较小,频率分辨率能自适应地变化,且分析精度受频率分辨率的影响较小;而且简化测试设备,降低测试成本。仿真和试验结果表明该方法的有效性和实用性,将进一步扩大阶比跟踪分析的应用范围。     

无转速计旋转机械升降速振动信号零相位阶比跟踪滤波

提出了一种用零相位滤波法和瞬时频率估计技术实现旋转机械升降速过程振动信号的阶比跟踪滤波的方法,和传统的以硬件实现的阶比跟踪滤波方法相比,该方法具有无需转速计和跟踪滤波器等硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。讨论了该方法的基本原理和算法,并在算法实现上提出了数据分段重叠滤波技术,可有效抑制一般分段数字滤波会产生的边缘效应。测试试验验证了该方法的正确性和有效性。     

旋转机械非平稳振动信号阶比特征分析系统设计

设计了一个旋转机械非平稳振动信号阶比分析系统.该系统硬件部分由传感器、PCI数据采集卡、计算机等构成;软件部分包括采集卡驱动程序、信号处理程序和用户图形界面.仿真试验表明该系统达到设计要求.     

旋转机械升降速信号的瞬时频率估计

旋转机械的升降速过程是一种非平稳过程,对其测试信号进行分析需要用时频分析方法,如短时傅里叶变换(STFT)及小波变换等方法。对于多分量信号,峰值搜索法经常被用来获取旋转机械在升降速过程中瞬时频率随时间变化的规律。但是,由于噪声和信号中邻近成分间的干扰,直接寻找的结果不能保证其精度和准确性。采用隐马尔可夫模型(Hidden markov models,HMM)进行去噪处理,极大地降低了噪声和干扰对峰值搜索结果的影响,明显提高了结果的精度。仿真试验表明该方法可以取得好的结果。     

基于PCI数据采集卡的旋转机械阶比跟踪算法与实现

介绍了一种用于旋转机械振动信号分析的阶比跟踪方法，以及基于PCI数据采集卡的具体实现方法。由于旋转机械振动信号的振动频率和轴的转动频率有一定的比值关系，所以，采用时域同步滤波可消除与回转频率无关的噪声干扰，提取与转速直接相关的周期信号。     

DEVELOPMENT OF VIRTUAL INSTRU-MENT IN CHARACTERISTIC ANALY-SIS OF ROTATING MACHINERY BASED ON INSTANTANEOUS FREQUENCYESTIMATION

Based on the recently quick-developing time-frequency analysis (TFA) technique and virtual instrument (VI) technique, a virtual instrument in characteristic analysis of rotating machinery is researched and developed successfully. By utilizing instantaneous frequency estimation (IFE) theoretics of TFA technique, and based on IFE of peak searching on the time-frequency spectrum, order analysis (OA) functions is put forward and implemented, such as order spectrum, order spectrum matrix, order tracking, order tracking filtering, and order component extraction, etc. Unlike the home and abroad existing popular characteristic analyzers, which need key phasing devices such as shaft encoder, phase-locked loop (PLL), phase-locked multiple frequency, tachometer, etc, to implement constant angle sampling directly or indirectly, whereas this instrument only uses the vibration signal of rotating machinery to carry out OA. This instrument makes up the shortage of these traditional instruments in analyzing the non-stati     

基于阶次跟踪和经验模态分解的滚动轴承包络解调分析

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将计算阶次跟踪方法与经验模态分解技术相结合,提出一种研究旋转机械瞬态信号故障诊断的分析方法。首先对齿轮箱启动时测得的振动信号进行时域采样,再对时域信号进行等角度重采样,将其转化为角域准平稳信号,然后对角域里的信号进行经验模态分解得到多个固有模态函数分量,最后对包含轴承故障信息的高频固有模态分量进行包络解调分析。结果显示：阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象,将非平稳信号转化为准平稳信号;经验模态分解方法能够提取包含故障信息的固有模态分量,将两种方法相结合是对传统频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。     

IMPROVED METHOD FOR HILBERT INSTANTANEOUS FREQUENCY ESTIMATION

In the mechanical fault detection and diagnosis field, it is more and more important to analyze the instantaneous frequency (IF) character of complex vibration signal. The improved IF estimation method is put forward aiming at the shortage of traditional Hilbert transform. It is based on Hilbert transform in wavelet domain. With the help of relationship between the real part and the imaginary part obtained from the complex coefficient of continuous wavelet transform or the analytical signal reconstructed in wavelet packet decomposition, the instantaneous phase function of the subcomponent is extracted. In order to improve the precise of IF estimated out, some means such as Linear regression, adaptive filtering, resampling are applied into the instantaneous phase obtained, then, the central differencing operator is used to get desired IF. Simulation results with synthetic and gearbox fault signals are included to illustrate the proposed method.     

基于遗传算法的旋转机械故障诊断方法融合

针对任何单一性质故障特征、单一诊断方法难以实现在整个故障状态空间上准确诊断的局限性,提出基于遗传算法的旋转机械融合诊断方法。该方法能有效利用各种不同性质故障特征和不同诊断方法,使其发挥各自的优点,从而提高诊断的准确率。针对不同特征利用遗传算法将神经网络诊断和人工免疫诊断方法融合起来,使每一个诊断方法都在其优势空间区域发挥作用,使用小波包能量特征和双谱特征对两种诊断方法训练后,用遗传算法优化诊断融合权值矩阵对旋转机械进行实例诊断结果表明,该融合诊断方法能有效地提高故障诊断的准确率,并能提高诊断系统的鲁棒性。     

基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究

提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。     

基于数学形态学的旋转机械振动信号降噪方法

基于数学形态学实现振动信号降噪。研究了数学形态滤波器对振动信号在不同类型、不同强度噪声干扰下的降噪能力,提出了采用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器实现旋转机械振动信号降噪处理的方法。通过仿真计算及实例,检验了形态滤波器的滤波效果,表明数学形态滤波器可以有效剔除脉冲、降低随机噪声干扰,提高振动信号的信噪比。对强烈噪声干扰采用傅里叶变换与形态滤波器结合的处理方法可以取得明显的滤波效果。并具有算法简单、运算速度快的特点。     

基于遗传算法的最大似然参数优化估计

用最大似然法进行参数优化估计时,为了避免常规优化算法由于受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点,文中采用遗传算法,不再需要估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优解。建立以似然函数为目标,求其极大值点即可确定参数最优解的优化模型。为了更好地确保遗传算法获得全局最优解,在传统遗传算法的基础上采用尺度变换适应度函数、并行操作、保留最优个体等方法,进一步保证方程解的精度。最后以威布尔分布为例进行参数估计,结果表明,改进的遗传算法可以在求解效率和收敛性能上达到较好的平衡,能更好地将优化方法与最大似然估计法相结合。     

基于标识线导航的自动导引车跟踪控制

为实现自动导引车对标识线路径的识别和跟踪,提出一种原理简单的视觉图像处理方法,包括阈值分割、滤波、边缘检测、变形矫正和改进的车体相对位置参数提取等。此方法能有效降低噪声干扰、图像变形对参数提取的影响以及增加图像处理的实时性;还提出一种适于自动导引车跟踪控制的最优控制策略。为验证理论分析的正确性,先对标识线图像进行处理,然后进行自动导引车的跟踪控制试验。结果表明,采用此种图像处理方法和最优控制策略的自动导引车,具有较为准确和可靠的路径跟踪效果。