基于同步提取和时频系数模极值的瞬时频率识别

针对时频系数模极大值脊线提取算法难以精确识别含噪响应信号瞬时频率的特点,提出一种同步提取和时频系数模极大值相结合的时变结构响应信号瞬时频率识别方法。首先,采用同步提取算法将瞬时频率锁定在一定范围内,避免了人工选择搜索范围的随意性;其次,在锁定的曲带范围内逐点搜索时频系数模极大值,最终得到高精度的时频脊线和瞬时频率曲线。通过一个单分量信号数值算例、一个多分量信号数值算例、一个刚度时变拉索试验和一个质量突变悬臂梁试验验证该方法的有效性和准确性,研究结果表明,所提方法能够有效提取时变结构响应信号的瞬时频率且识别精度优于小波系数模极大值和同步挤压小波变换方法,同时也具有良好的抗噪性。     

基于小波脊线的多分量信号瞬时参数估计及应用

通过分析小波脊线与信号瞬时幅值和瞬时频率的关系,提出一种基于能量重心脊点定位策略的脊线跟踪提取算法实现多分量信号瞬时参数估计。针对小波脊线提取中定中心频率参数优化方法优化复Morlet小波参数存在的局限性问题,提出中心频率自适应参数优化方法优化复Morlet小波参数并计算归一化小波尺度谱,根据能量重心脊点定位策略定位小波脊点,配合局部方向估计算法实现小波脊线迭代跟踪提取,进而估计信号瞬时参数。仿真分析表明该算法具有良好的抗噪特性,齿轮箱和滚动轴承的故障诊断工程实例结果表明该方法可有效提取旋转机械故障振动信号的特征。     

基于NLSTFT与TSA相结合的风电齿轮箱故障诊断

针对变工况风电齿轮箱振动信号存在频谱频率模糊问题,以及传统时域同步平均方法需要键相信号及转速稳定要求.提出了一种不需要键相信号可跟踪变转速振动信号瞬时频率的时域同步平均方法.该方法通过非线性短时傅里叶变换(Non-linear short-time fourier transform,NLSTFT)获取变转速齿轮箱振动信号瞬时频率曲线,积分得到瞬时相位曲线;根据瞬时相位对原始信号进行角域重采样,获得阶次信号;最后对阶次信号进行TSA处理进行齿轮故障诊断.以某机组的齿轮箱实测数据,有效地验证了所提方法在风电齿轮箱故障诊断中的有效性及工程实用性.     

基于时频脊线的瞬时频率特征提取

根据时频脊线所在的位置信息与信号瞬时频率的对应关系,提出根据时频脊线提取多成分瞬时频率的新方法.该方法是,先通过加窗处理对一维时间信号进行时域分段,对每个时段信号采用自适应核函数时频分析,再把每个时段上求得的时频分布拼接成信号整体时频谱;然后将时频分布图转换成直观的二维图像,进行平滑处理后采用二维Laplacian算子提取时频图像的脊线并作细化处理;采用Hough变换自动检测时频脊线的特征参数,特别对正弦调频信号和线性调频信号的时频脊线检测问题进行论述.仿真试验和齿轮故障诊断的工程实践证明了该方法的可行性和有效性.     

基于瞬时参数估计的信号分量提取

具有非线性时频关系的多分量信号频谱占有较宽的频带且相互交叠,针对此类信号分量提取难的问题,提出了一种基于瞬时参数估计的信号分量提取算法.首先,采用FMm let变换将被分析信号在时频空间内展开;然后,根据时频面内能量峰脊与瞬时频率的对应关系,应用谱峰检测法估计出所需提取分量的瞬时频率;按照最小二乘法滤波原理估计该分量的瞬时幅值,继而按照信号瞬时模型恢复重构出对应的信号分量.理论分析和仿真试验表明,该方法能从时频相交或不相交的多分量复杂时变信号中提取出所需信号分量,且失真度小.     

旋转机械转速波动检测及故障诊断

针对旋转机械运行转速波动导致信息获取及诊断决策困难问题,以非平稳信号的瞬时频率估计为切入点,结合快速路径优化算法进行非平稳信号的瞬时频率估计,以实现转速波动信息的准确获取。基于参数化时频分析理论的短时阶比原理,依据估计的振动信号瞬时频率变化函数构造匹配旋转算子,将转速波动信号的时频特征进行旋转,获得各时频窗内的短时阶次谱,进而完整保留转速波动信号的瞬态信息。仿真及实验结果表明,该方法可以准确提取出旋转机械转速波动工况下的状态信息及故障特征,为后续故障精密诊断奠定基础。     

线调频小波路径追踪算法和FrFT相结合的升降速齿轮故障诊断方法

针对升降速阶段齿轮振动信号的非平稳特性,提出线调频小波路径追踪算法和分数阶傅里叶变换(Fractional Fouriertransform,FrFT)相结合的齿轮故障诊断方法。该方法采用线调频小波路径追踪算法获得升、降速阶段齿轮振动信号所包含的能量最大信号分量的瞬时频率,并通过对该瞬时频率时频曲线的观察,获得该瞬时频率近似于线性上升或下降的时间范围,提取该时间范围的齿轮振动信号段,用FrFT对所提取的振动信号段进行处理,得到齿轮振动信号段的FrFT频谱图,从FrFT频谱图存在的调制现象来判断齿轮故障。其中FrFT的最佳阶次可由瞬时频率的调频系数计算得到。由于噪声与Chirplet原子的相关性很小,使得线调频小波路径追踪方法对噪声不敏感;另一方面,选择合适的分数阶,信号的FrFT将具有很好的信噪分量效果,因此该方法可用于处理升降速阶段的低信噪比齿轮振动信号。仿真分析和应用实例验证了该方法的有效性和良好的抗噪性。     

液压系统高精度瞬时转速测量新方法（英文）

液压系统的瞬时转速蕴含着设备丰富的运行信息,其精确提取是进行状态监测和故障诊断的基础。针对现有基于数据采集卡进行瞬时转速测量时对硬件要求太高的问题,提出了一种高精度测量新方法。本方法从磁电式传感器采集到的测速齿盘脉冲方波信号,获取每个齿的时间位移信息,利用3次样条插值方法对时间-位移曲线进行插值,进而采用五点数字微分公式来计算瞬时转速。实验结果表明,本方法提高了测速分辨率,降低了量化误差,采用少齿数低采样频率的硬件设备也可获得高精度的瞬时转速信号。相关研究成果为提高瞬时转速测量精度提供了理论基础与方法支持。     

基于连续小波变换的瞬时频率提取在光电编码器速度测量中的应用

提出一种新的光电编码器速度测量方法,根据编码器角度测量误差信号中高频分量的渐进特性,通过对角度误差信号进行时频分析,提取编码器的旋转速度。利用功能强大的连续小波变换非平稳信号分析工具,提取角度误差分量的特征。基于连续小波变换,实现了一种称为迭代算法的小波脊提取方法,用于瞬时频率估计。实验结果表明,经过适当的时频分析处理后,角度误差的高频分量可以有效地用于光电编码器的速度测量。该方法能够有效减弱噪声和干扰对测量精度的影响。     

应用最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取

针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重分配,提高尺度谱的时频聚集性;然后,对重分配尺度谱进行信号奇异值分解降噪,降低噪声干扰影响;最后,利用模极大值法提取出小波脊线,根据小波脊线与频率的关系得到信号的瞬时频率。仿真算例和实际工程应用结果表明,该方法能有效提取出强噪背景下的机械故障特征。     

基于LCD的自适应小波脊线解调及齿轮故障诊断

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。     

结合复小波包变换及频谱校正的机械转子碰摩故障诊断方法研究

针对机械转子系统中碰摩故障发生时故障特征微弱及识别困难的问题,提出一种结合双树复小波包变换及频谱校正的故障诊断方法。首先对于振动位移信号中工频基波成分,采用频谱加矩形窗的频谱校正方法识别其谐波信息,通过构造补偿信号进行对消,以减少其对后续特征提取的影响。其次通过双树复小波包对补偿过的信号进行多尺度分解;最后对小波包子空间信号进行希尔伯特包络解调分析,通过瞬时幅值及瞬时频率信息诊断转子的动静碰摩故障。在转子实验台上进行了实验验证,结果表明提出的方法能有效提取转子碰摩产生的微弱故障特征。     

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。     

FEATURE EXTRACTION OF VIBRATION SIGNALS BASED ON WAVELET PACKET TRANSFORM

A method is proposed for the analysis of vibration signals from components of rotating machines, based on the wavelet packet transformation (WPT) and the underlying physical concepts of modulation mechanism. The method provides a finer analysis and better time-frequency localization capabilities than any other analysis methods. Both details and approximations are split into finer components and result in better-localized frequency ranges corresponding to each node of a wavelet packet tree. For the purpose of feature extraction, a hard threshold is given and the energy of the coefficients above the threshold is used, as a criterion for the selection of the best vector. The feature extraction of a vibration signal is accomplished by computing the reconstruction signal and its spectrum. When applied to a rolling bear vibration signal feature extraction, the proposed method can lead to be very effective.     

无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取

无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究。提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,提出基于选择性重构与广义解调的变工况下干扰抑制与平稳化重置方法。将所提方法用于仿真信号以及轴承振动数据分析,10 k长度信号包络分量在不同来源假设下的特征提取用时约为3 s,同时在无转速计下实现了对2 s内转速变化分别约为300 r/min和200 r/min的内圈故障轴承以及复合故障轴承的特征提取。     

基于小波脊线的解调方法及其在旋转机械故障诊断中的应用

通过分析小波脊线与信号瞬时频率和瞬时幅值的关系,提出一种利用小波脊线进行旋转机械故障特征提取的新方法.针对小波脊线迭代提取算法中存在的迭代发散问题,提出一种在发散点处自适应改变迭代阈值的改进脊算法;通过仿真分析表明了该算法具有较好的抗噪特性,进而研究其在提取多分量信号小波脊线中的特性;将该方法应用于齿轮箱和滚动轴承的故障诊断中,结果表明,基于小波脊线的解调方法能有效地提取旋转机械故障振动信号的特征.     

高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法，并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律，在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度，从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点，通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息，利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析，从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明，与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中；试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于平稳工况数据截取的RV减速器故障诊断方法

旋转矢量（Rotary Vector, RV）减速器广泛应用在工业机器人重载关节处,直接影响着工业机器人的工作精度和稳定性。与一般旋转机械设备不同,工业机器人完成各项工作任务时,关节处RV减速器做往复变转速转动,转速的变化会使特征频率、统计指标等产生时变效应,导致故障信息难以提取,为故障诊断带来挑战。文中结合工业机器人RV减速器的运动特点,提出基于平稳工况数据截取的RV减速器故障诊断方法。首先通过引入压缩范围限制因子获取清晰的时频谱图;然后进行基于快速路径优化的脊线提取,并利用构建的滑动窗峰–峰值和均值指标截取脊线平稳段,获取所需的平稳工况数据;最后通过对平稳工况数据进行包络谱分析实现故障诊断。利用RV减速器往复运动振动数据对提出的诊断方法进行验证。结果表明,该方法可实现对平稳工况数据的准确截取,克服了转速变化的影响,成功提取了故障信息。