基于高阶累积量的齿轮箱故障诊断研究

当齿轮箱发生故障时,实际测得的齿轮振动信号一般是非平稳和非高斯分布的信号,不同故障状态下的振动信号具有不同的高斯性和对称性,通常包含较强的噪声。高阶累积量具有对加性高斯噪声和对称非高斯噪声不敏感的特性,可以应用在齿轮箱的故障诊断中。短时分析方法可以在低信噪比情况下提取周期性冲击故障信号特征。在对振动信号进行短时分析的基础上,计算原始信号及其短时能量函数的高阶累积量。从高阶累积量提取的特征可有效地将正常状态、中度磨损状态、严重磨损状态和断齿状态的齿轮振动信号分离开来,这表明高阶累积量可定量地描述振动信号偏离正态分布的程度,采用样本分割后,还可以定量描述齿轮的磨损程度。     

基于高阶累积量的特征提取方法研究

提出一种基于高阶累积量和双谱估计的声发射信号特征生成方法，为铣刀的磨损提供新的征兆。实验表明，高阶累积量对铣刀的磨损非常敏感，可以有效地用于铣刀的磨损监测中。双谱估计可用于铣刀磨损的诊断。     

基于高阶累积量的机械故障诊断方法研究

利用高阶统计量可抑制高斯噪声的特性,文中构造了滞后量为变量的三阶和四阶累积量特征诊断分类指标,对滚动轴承4种不同状态(正常、外圈剥落、内圈剥落、滚动体剥落)进行了识别,结果表明:正常和故障信号的高阶累积量特征指标在图形上存在明显差别,可用于故障分类。结合欧氏距离进行状态定量识别,取得了很好的诊断效果。     

基于高阶累积量的齿轮系统故障检测与诊断

详细讨论高阶累积量(Higher order cumulants,HOC)的特点和性质,分析基于HOC理论的相关信号处理技术,以及在处理随机信号的非线性特性时独特的功能.基于HOC的振动信号分析处理技术,即双谱分析、1.5维谱分析以及双相干谱分析方法,分析了各自特点以及估计算法.在此基础上,将HOC引入到机械传动齿轮系统的故障诊断分析之中, 对系统故障特征进行提取并对故障类型进行区分.对不同大小和不同类型故障的传动系统进行试验测试,采用HOC进行特征提取识别,并对HOC理论实际应用效果作了分析评价,表明HOC是一种较理想有前途的有效方法.     

基于高阶累积量的齿轮裂纹故障检测与识别

介绍了高阶累积量理论,分析了它提取复杂耦合信号和非线性特性的理论基础。在此基础上将高阶累积量方法应用于机械齿轮故障特征分析诊断之中,对无故障齿轮和故障齿轮受力激振后的振动耦合信号进行了分析和特征提取,从而成功地实现了对不同裂纹类故障的识别与诊断,通过与传统的功率谱等方法的比较,说明了高阶累积量方法在齿轮故障诊断中的可靠性和有效性。     

色噪声下的信号频率估计:基于互高阶累积量的MUSIC方法

本文在互功率谱和高阶统计量理论基础上,提出了基于互高阶累积量的MUSIC方法.仿真结果表明,在混合色噪声背景下,该方法能够有效地抑制噪声,且具有良好的频率估计性能.     

基于复值过程高阶累积量谱的轴心轨迹分析的研究

用复值过程表示轴心轨迹,将复值过程高阶累积量理论引入轴心轨迹分析这一研究领域。结合轴心轨迹的形状讨论了轴心轨迹复值过程的频域特点。证明了混杂在轴心轨迹中的高斯复噪声和实虚部非相关随机噪声的高阶累积量为零,定性说明了该理论亦可有效抑制宽带和窄带噪声。定义了双谱的工频切片和半工频切片。给出了利用双谱幅值谱及其工频切片分析轴心轨迹的计算方法,并将该方法用于转子不对中故障轴心轨迹的分析,验证了该方法同时具有对轴心轨迹的提纯和特征提取的功能。利用工频切片方法对多种故障的轴心轨迹进行了特征提取,其结果表明该方法可将不同故障的轴心轨迹转化为量值的组合,符合机械故障智能诊断的需要。     

高阶累积量的子空间模态参数辨识方法研究

基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷.提出采用2种降阶方法用于改善高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对该方法进行了实验验证,证明了方法的可靠性.该方法的计算量较小,能够用于一般结构的模态参数辨识.     

基于高阶累积量的OFDM信道估计算法研究

基于高阶累积量与LS准则联合估计信道参数的思想,在数据相关条件下,提出采用加权最小二乘法进行信道估计.算法提升了LS算法信道估计的精度,降低了信道估计算法的复杂度.仿真结果表明,该算法性能接近于传统MMSE和ML算法性能.     

基于高阶累积量的阵列式超声波传感器风速风向测量

针对现有超声波测风系统在实际应用中环境噪声抑制效果差、风速和风向测量精度不高的问题,提出了一种基于高阶累积量的阵列式超声波传感器风速风向测量方法.所提方法采用一种由一个超声波发射阵元和五个超声波接收阵元组成的阵列式超声波测风系统结构,并在此系统结构上,采用基于高阶累积量的多重信号分类(MUSIC)算法,抑制高斯白噪声及...     

由可见光谱视频中提取心率的对角累积量法

由于使用经典的联合近似特征对角化(JADE)算法从视频中估计光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,再经快速傅里叶变换转化成的心率值与真实心率值的误差较大,本文提出使用基于对角累积量算法从视频中分离PPG信号,再经过快速傅里叶变换转换成心率的方法来提高心率测量的准确性。进行了从RGB彩色可见光视频信号中恢复心率值的实验。对比实验表明,基于对角累积量分离算法所得心率值与真实心率值差的绝对值的统计特征参数较JADE算法均有所降低,均值、标准差、均方根误差平均分别下降1.46,4.98和4.49。通过Bland-Altman图的分析表明,在95%的置信区间内,对角累积量算法所得心率的浮动范围较JADE算法减小了2倍以上,显示对角累积量算法具有更高的估计精度,对肤色亮度和外界自然光的要求更低,通过调整参数值,可使运行时间控制在1s之内,基本满足实时提取心率的要求。     

基于变采样长度相关滤波的不平衡信号提取法

根据相关滤波提取信号幅值和相位的原理,定义了不平衡信号的近频噪声干扰度的概念,并构建了近频噪声干扰度模型,揭示了干扰度随频率差变化的分布规律;进而提出了一种基于变采样长度相关滤波的不平衡信号提取法,在短数据情况下根据MUSIC谱确定幅值最大的近频干扰信号频率,结合近频干扰度分布规律合理选择采样长度提取不平衡信号幅值和相位。电主轴动平衡测量实验和仿真结果表明：与传统定采样长度相关滤波相比,所提方法受信噪比波动影响小,抗近频干扰能力强,在采样长度更短时提取的不平衡信号幅值和相位的方差更小。     

HOC与EMD结合的齿轮损伤检测研究

结合高阶累积量(HOC)与经验模态分解(EMD)方法的各自优点,提出了一种新的HOC与EMD相结合齿轮损伤故障检测方法.将采集到的齿轮系统信号先通过经验模态分解方法分解成3层不同频段信号,将各频率段的特征信号进行粗略分离,再对每一层信号进行高阶累积量谱分析,抑制了系统噪声,突出信号的损伤与故障特征.据此分别对在4级转速300 r/min、900 r/min、1 200 r/min、1 500r/min下采集到的各自6种信号:无故障信号、齿根短裂纹故障信号、齿根长裂纹故障信号、分度圆短裂纹故障信号、分度圆长裂纹故障信号、齿面磨损故障信号等进行了分析.研究表明,该方法不但能有效地区分和诊断低速和高速不同运转状态下的各种齿轮故障,而且也能识别某些故障的故障损伤程度.     

基于LPC的语音信号预测仿真分析

参数编码是针对提取的语音信号特征参数进行编码,主要目的是使重建的语音信号具有尽可能高的可懂度。线性预测编码(LPC)是一种有实用价值的经典方法。通过对线性预测编码地原理分析,选择自相关算法中的莱文逊-杜宾算法求得预测系数;在确定预测阶数和增益后,对一段实际的语音信号进行了预测仿真分析。实验结果表明,预测波形最大残差小于0.3%。     

基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络

心音是评价人体心脏功能的重要生理信号之一,分析心音信号特征对心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。分别采用希尔伯特黄变换、归一化香农能量以及维奥拉积分方法提取心音信号的特征包络,并针对维奥拉积分法存在的不足,结合香农能量方法可抑制高、低强度信号的特性,提出了一种改进的心音信号特征包络提取方法,最后采用阈值法实现了对心音信号的分段。采用改进的维奥拉积分方法对55例心音信号提取特征包络并进行分段处理,经验证该方法能有效的提取心音信号特征包络,对正常信号分段正确率达到了100%,异常信号分段正确率平均达到了95.32%,适合于心音信号分段。     

基于硅悬臂高阶谐振的动态原子力显微镜的快速扫描

利用原子力显微镜(AFM)硅悬臂器件具有多阶谐振模态的特性,提出了基于硅悬臂高阶谐振特性构建动态AFM来实现快速扫描的方法,并研制了可工作于一阶模态和高阶模态的AFM。介绍了高阶谐振AFM系统的基本结构和工作原理,从理论上证明了利用硅悬臂梁高阶谐振特性实现快速扫描的可行性。以自制的AFM为研究对象,分析了影响动态AFM扫描速度的主要因素,对系统各模块的响应时间进行了分析、测试,并通过实验证明了AFM在二阶谐振模态下的稳定时间明显小于一阶谐振模态下的稳定时间。最后,分别用一阶、二阶谐振模态对光栅试样在同一区域的表面形貌进行了扫描测试,测试数据表明:在相同条件下,AFM的扫描速度在二阶谐振模态下约是一阶模态下的3.3倍。理论分析和实验结果证明了利用高阶谐振探针提高AFM扫描速度的可行性和有效性。     

基于灰色预测恢复算法的流式细胞仪多参数提取

针对流式细胞仪测控系统由于脉冲信号信息不完整导致多参数提取存在误差的问题,提出了一种基于灰色预测恢复算法的多参数提取方法。利用基于GM(1,1)模型的灰色预测梯形递推信号恢复算法对脉冲信号进行高精度恢复,提高信号的信息完整性。同时,对直流恢复模块进行了优化设计,通过高速数字信号处理芯片对脉冲信号模拟偏移量及直流恢复进行反馈,提高直流恢复精度及信号信噪比。最后,搭建了测控系统实验环境,对该系统进行了验证。实验结果表明,多参数提取精度均在±1.5%范围内;同时可以将流式细胞仪检测细胞的速度提高到10万个/s。     

基于ICA和小波变换的房颤F波提取算法

应用独立成分分析(independent component analysis,ICA)提取的房颤F波在QRST数据段有明显“扰动”失真,为减少这种失真,提出了一种ICA与小波变换相结合的F波提取算法.首先对原始信号进行ICA分解,获得初始F波及其分离向量;然后对初始F波进行多层小波分解,在小波域内构造反映F波失真的目标函数;最后利用最速下降法优化目标函数,获得准确的F波分离向量,从而实现对F波的准确提取.对仿真信号和真实信号的F波提取实验表明,该算法明显减少了F波的“扰动”失真.     

基于粒子群优化算法的 AR模型参数估计

利用粒子群优化算法对模型AR（ P）参数进行优化,提高了模型的预测精度。采用AIC准则判断出模型的最佳阶数。该估算方法优于传统的基于最小二乘估计和基于灰色理论估计,为此类模型的参数估计提供了一种新思路。     

基于自适应脉宽的超声信号FRI采样方法及应用

脉冲超声信号求取包络后可视为具有有限新息率(FRI)的高斯脉冲串信号,对于FRI采样框架下的高斯脉冲串信号,时延和幅值的准确估计是以高斯脉冲宽度准确先验为前提的。针对此问题,研究了FRI采样框架下信号脉宽、时延和幅值的关系,并提出一种基于信号峰值先验信息的FRI采样方法,该方法可自适应调整脉冲宽度参数,无需准确先验脉宽参数,解决了传统FRI采样中脉宽准确先验的难题。通过仿真试验和在管道缺陷检测中的应用表明,即使在无法预知信号脉宽真实值的情况下,仍能准确从稀疏采样数据中估计得到信号的准确参数。