基于MUSIC算法的动不平衡信号提取方法研究

针对相关滤波等经典频域分析方法提取动不平衡信号时,近频干扰抑制能力及参数估计精度严重依赖数据长度的问题,提出了一种基于残差MUSIC(multiple signal classification)谱分析的正弦参数估计方法,以残差MISIC谱中给定频率点的幅度值为观测变量判定参数拟合效果,提取该频率成分的幅值和相位。实验表明此方法与相关滤波法相比具有更高的频率分辨率,对抑制近频干扰的能力更出色,较好地解决了提高动不平衡信号提取精度与提高动平衡试验效率难于两全的问题。     

基于零相位数字带通滤波的旋转机械不平衡量提取方法

针对动平衡测试中FFT频谱法难以从非整周期采样信号中提取不平衡相位的问题,提出一种基于零相位数字带通滤波提取旋转机械不平衡量的方法。首先将采集的振动信号通过中心频率为转速频率的零相位带通滤波器,得到无相位差的转速同频信号,然后计算信号峰值点幅值和相位的算数平均值,得到不平衡量。实现了非整周期采样下不平衡幅值和相位的精确提取。仿真和实测验证了方法的有效性,相位提取误差小于2°,动平衡效率大于80%。该方法无需专门的硬件跟踪滤波电路,具有较高的工程实用价值。     

自适应整周期采样和相关滤波在转子动平衡中的应用

针对模拟带通跟踪滤波和零相移数字滤波等不平衡信号提取方法对转子动平衡高精度测试要求不满足的问题,提出了一种自适应整周期采样和相关滤波结合的转子不平衡信号提取方法。首先使用自适应整周期采样算法对振动信号进行补偿,使其逼近理想抽样序列,然后利用相关滤波法提取出不平衡信号,最后用快速傅立叶变换法准确提取出不平衡信号的幅值和相位。仿真和实验表明该方法能够满足高精度动平衡测试要求,在转子动平衡中具有较好应用价值。     

基于谐波小波和Prony算法的转子不平衡信号提取

高精度动平衡测量系统中的信噪比很低,尤其是在邻近频率干扰背景下,常规的快速博里叶变换(fast Fourier trasformation,FFT)等方法无法准确提取不平衡信号.提出一种基于谐波小波和Prony算法的不平衡信号提取方法,先采用自适应谐波小波带通滤波提高信噪比,然后以滤波后的数据作为样本,采用Prony算法识别不平衡信号的幅值和相位,有效解决了邻近频率干扰导致的不平衡信号无法准确提取的问题.仿真和实验结果表明,该方法具有精度高、重复性好等优点,特别适合于信噪比较低的高精度动平衡测量系统中.     

一种新的信号特征量检测方法及其在自动平衡中的应用研究

快速准确获得振动信号的相位、幅值二特征量具有重要工程意义。本文提出了一种无需整周期采样、无需锁相环和复杂电路硬件的相位检测算法。该算法基于互功率谱估计,具有算法复杂度低、精确度高、适用频率范围广等优点。在该算法基础上又提出了一种相位补偿滤波算法,使信号经滤波后相位保持不变。该方法的运算量低,适于在线实时滤波;相位补偿准确度高,误差在1°以内。综合上述两算法构成的信号特征量检测方法,可以准确、快速地提取振动信号的相位及幅值。最后本文将上述方法应用于旋转机械自动平衡,结果表明两算法可以在线、准确地实现,并且能够达到较好的平衡效果。     

一种非平稳转速下不平衡信号提取方法

针对动平衡测量中实际存在的转速波动问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和瞬时频率估计的不平衡信号提取方法。与传统的平稳信号分析方法不同,该方法采用3次样条插值法从键相信号中获取转子的瞬时频率,由瞬时频率构造不平衡信号,进而采用最小二乘法(least square method,简称LSM)辨识出不平衡信号的幅值和相位。为提高幅值和相位估计的精度,采用EMD算法对振动信号进行滤波处理后,再从中抽取数据样本。仿真和实验结果表明,该方法能够有效克服转速波动和干扰信号对不平衡信号提取精度的不利影响,提高不平衡量测量精度和稳定性,非常适合于工程应用。     

基于最小二乘法的转子不平衡振动信号的提取

不平衡振动是旋转机械失效的重要原因,实现精确平衡必须从强噪声中提取出与主轴转速同频的不平衡量振动信号,因此,不平衡振动信号的准确提取是进行转子动平衡的前提。基于最小二乘法的原理,通过建立提取转子振动不平衡信号的数学模型,提出了一种准确提取转子不平衡振动信号的方法。基于该方法,并通过Matlab仿真分析,有效提取了转子振动不平衡信号。研究表明,基于最小二乘法的转子振动不平衡信号提取方法能够准确提取转子不平衡振动的幅值和相位信息,该方法可用于转子不平衡振动监测及动平衡等方面。     

基于LabVIEW的便携式动平衡测试系统研究

介绍了利用虚拟仪器技术开发便携式现场动平衡测试系统的原理和方法,给出了动平衡虚拟仪器测量系统硬件结构和软件设计的思路,详细分析了采用相关滤波实现对现场动不平衡信号幅值和相位提取的方法,实验证明效果良好。     

基于DTCWPT和奇异值差分谱的万向轴动不平衡检测方法研究

针对万向轴动不平衡振动信号复杂、提取故障特征难度大等问题,提出了基于双树复小波包(Dual Tree Complex Wavelet Packet Transform,DTCWPT)和奇异值差分谱的动不平衡检测方法。首先采用DTCWPT将万向轴振动信号分解为不同频段的分量,对包含万向轴特征信号的频段构造Hankel矩阵;然后计算奇异值差分谱,以差分谱前五个最大突变点确定奇异值重构个数进行重构;最后求傅里叶谱提取万向轴特征频率幅值。通过线路试验数据对该方法进行验证并分析动不平衡值和万向轴转动频率幅值、运行速度间的关系,结果表明:该方法能够有效凸显万向轴动不平衡特征频率,提高谱线清晰度。转频幅值与动不平衡值呈正相关,动不平衡值增大,转频幅值增大;动不平衡值一致,万向轴转频幅值随运行速度增加而增大。     

不平衡振动信号中幅值和相位求法

深入研究了转子振动信号分析中的相关分析,利用此分析提取由质量偏心引起的不平衡振动信号中的幅值和相位.采用软件方法来完成幅值和相位的求解,进一步提高了动平衡的测试精度.     

基于HWPT-ZFFT的二维全息谱计算方法

精确的频率、相位和幅值识别是进行全息谱计算的必备条件,针对含3个及以上的密集频谱成分,提出一种基于谐波小波包变换的频谱细化方法(harmonic wavelet packets transform-zoom fast Fourier transform,简称HWPT-ZFFT),较传统的复调制细化傅里叶变换所利用的低通及带通滤波器相比,其盒型频谱特性可将感兴趣频段的信号正交,无冗余、无泄漏地提取出,提高了识别精度。首先,利用谐波小波包对密集频谱成分进行滤波;然后,频移进而重采样,进行傅里叶变换得到细化的频率、幅值及相位;最后,计算密集频率下二维全息谱,进行双盘转子全息谱计算,考虑高次分倍频,得到更丰富的故障特征。仿真及双盘转子实验结果表明所提出方法的有效性。     

超精密加工中表面波纹度与主轴系统不平衡关系

针对超精密加工工件表面出现的表面波纹度问题,研究超精密机床液压主轴系统不平衡问题与表面波纹度之间的关系。加工工件的面形检测结果首先利用选出的最优小波变换进行各个尺度的分解及重构,接着利用功率谱密度分析小波分解后各个尺度上的信号谱能量得到相关频率信息,结合主轴系统部件的模态及旋转频率信息,对检测结果中主要误差特征进行提取。主轴系统频率信息由两种方法进行计算,从面形波纹度中提取出来的典型误差特征包含机床主轴固有频率和旋转频率及其高倍频,电源基频50 Hz及其整数倍频和次谐波信号,这些频率特征正好与主轴系统不平衡频率以及电动机工频噪声干扰频谱特征对应,这说明主轴系统不平衡是导致加工工件波纹度出现的主要原因,这种辨识方法为超精密机床加工精度的提高提供了辨识依据。     

基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断

针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用转速信号对原始信号进行等角度采样得到角域平稳信号;接着对角域平稳信号进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响;最后使用能量算子解调求取瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行故障诊断。应用实例表明,该方法能有效地提取变速下的齿轮裂纹故障。     

基于非对称滤波的解调频法的原理研究

从调频信号边频分量的幅值相位特征出发，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调频信号栽波频率左右两侧的边频分量的相位具有一种特殊的对称性，和调幅信号完全不同，使得常用的解调方法不再适用于调频信号。针对上述问题，从打破调频信号边频分量的特殊对称性出发，利用非对称滤波法（滤波器的中心频率远离载波频率）对调频信号进行滤波，用常规解调法就可以进行解调。通过对调频信号边频相位的非对称特性的分析和研究，为寻找更好的解调频方法提供了新的思路。     

基于精确信息重构的故障转子系统振动加速度信号积分方法

在分析总结加速度信号时域积分法与频域积分法优缺点基础上,提出一种基于精确信息重构的故障转子系统振动加速度信号积分方法。该方法利用故障转子系统振动信号由转频、倍频及分倍频分量构成为主的特点对加速度信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT),通过特征频率分量提取并将所提取的分量的幅值与预设的阈值进行比较;幅值低于阈值的分量认为是噪声分量,予以剔除,高于阈值的分量保留并进行精确频谱校正;根据校正后各个频率分量的频率、幅值和相位积分重构出相应的速度信号和位移信号。精确信息重构方法在去除宽频噪声和保留有用特征信息方面有明显的优势。最后通过仿真分析和试验验证,结果表明该方法相对于传统的时域和频域积分具有更高的精度和优越性。     

基于Laplace小波相关滤波的周期性冲击故障特征提取

为了提取周期性冲击故障振动信号中的特征信息,提出了基于相关滤波的故障特征提取方法。采用与振动信号衰减振荡波形十分相似的Laplace小波作为相关滤波的小波函数,利用幅值谱分析方法确定相关滤波的频率参数,缩小了搜索范围,提高了滤波效率。实验表明,通过该方法,可以有效去除故障信号中的噪声,获得特征频率信息,为故障诊断提供依据。     

基于FPGA的双DDS任意波发生器设计与杂散噪声抑制方法

研究基于DDS(直接数字频率合成)的任意波信号产生的机理,在FPGA内嵌SOPC,配置了32位的软微处理器NiosII,利用FPGA实现双DDS的相位累加器,通过数字方法直接实现任意波形的各种频率调制.分析了高速相位累加器截断误差,幅度量化误差和D/A非线性引起的杂散分量产生的原因.推导出DDS相位噪声模型,针对信号的频谱成份设计了高阶低通滤波器对输出信号滤波.结合NiosII,设计硬件电路对输出信号进行幅频校正,保证了信号幅值的稳定输出及实际显示数值的一致性.测试表明,信号波形发生器能输出稳定、高带宽、高速度、高精度、低衰减的任意波形,三角波的输出频率大于1 MHz,输出信号幅度峰峰值在50 mV～20 V范围内以10 mV的步进调节.     

自动跟踪相关滤波在电主轴动平衡中的应用

根据动不平衡信号的信息特征和信号的相关性,给出了自动跟踪相关滤波原理和算法;基于Labview开发系统,依据自动跟踪相关滤波原理开发了动不平衡信号提取图形化程序,应用此程序对含有不同倍频谐波和噪声的振动信号进行仿真处理,并在电主轴动平衡中进行现场试验.结果表明,通过自动跟踪相关滤波,能够准确提取不同转速的动不平衡信号;能够满足电主轴高精度动平衡测试的要求.     

基于时变信号模型的科里奥利质量流量计信号处理方法

提出用频率、幅值和相位均按照随机游动模型变化的信号来描述科氏流量传感器的输出信号。采用具有跟踪频率变化能力的自适应陷波器,对信号进行滤波,以求其频率;采用自适应谱线增强器从含有噪声的数据中提取出所需要的信号;然后采用滑动Goertzel算法计算两路信号之间的相位差,并通过频率和相位差计算出时间差,求得质量流量。仿真结果表明所研究的方法是有效的。     

基于Symlets小波滤波的滚珠丝杠伺服进给系统频响特性辨识

高速、高加速度条件下,滚珠丝杠进给系统所具有的弹性特性会对其频率响应特性造成很大影响.通过分析转矩输入信号和加速度输出信号的幅值和相位关系可以实现对进给系统频响特性的辨识.通过集中质量方法对弹性滚珠丝杠传动系统进行建模,由拉格朗日能量法和状态空间分析对系统的频响特性进行计算.并进一步利用试验方法完成进给系统频响特性的辨识.为了减少量化噪声、白噪声和有色噪声对辨识信号的影响,提出通过Symlets小波滤波方法对有限差分方法得到的加速度信号进行小波滤波处理后,再进行幅值和相位信号的提取和频响函数的拟合.仿真和试验最终证明Symlets小波滤波方法能有效地减少噪声对加速度信号的影响,提取出有效信号,实现对进给系统频响特性更为精确地辨识.