基于Teager能量算子和ZFFT的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调制现象。Teager能量算子相比于Hilbert变换在运算速度和解调精度方面具有明显优势,但其不能提供足够高的分辨率来解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过轴承故障模拟实验,对采集的正常、内圈轻微、严重故障的轴承振动信号进行Teager能量算子解调,然后对其包络进行复调制细化谱分析,得到轴承回转频率及其谐波,内圈故障特征频率及其谐波、边频带。随着轴承内圈故障程度的增加,内圈故障特征频率、边频带的幅值明显增大,可作为滚动轴承内圈点蚀故障特征参数。     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。     

差分振子检测器输出特性研究及应用

差分振子是一种周期信号检测方法,但在强噪声干扰下其相图会变模糊。为了解决这一问题,通过差分振子的数学模型求得了差分振子相图收敛时间与参数 的关系,利用该关系绘制出改进的差分振子相图,弥补了强噪声背景差分振子相图模糊不清的缺憾,同时给出了改进的差分振子系统参数的设置原则。理论分析、数值仿真及实验验证均表明该方法相比传统差分振子检测方法能取得更好的效果,可实现机电设备早期故障可视化检测。     

小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用

针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性，利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上，使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调，成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析，发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤，并逐渐恶化，与停机开箱后结果基本吻合，进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征，为设备的早期维修决策提供了重要的依据，同时可以避免恶性事故的发生。     

基于混沌和取样积分技术的大型风电增速箱早期故障诊断

针对风力发电机组增速箱早期故障振动信号被噪声调制污染,信噪比低,难以识别问题,根据增速箱振动信号的特点,提出基于混沌和取样积分技术结合的早期故障诊断方法。采用取样积分技术提高混沌振子对增速箱振动故障信号的检测门限,利用混沌振子相图变化及lyapunov指数确定增速箱齿轮啮合频率边频带及三倍频信号状态变化,从而对齿轮早期故障进行判断。通过对某风场1.5WM风力机增速箱实验,证明该方法有效。     

基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用

从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的Hilbert变换解调法.严格证明了在利用Hilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波器通带范围包括调制信号的部分频率成分,就可解调出被调制信号的周期成分.为了避免对所有的解调信号序列进行包络谱分析,提出按峭度值最大化准则选择一组含有丰富故障信息的解调信号序列进行包络幅值谱分析.基于以上讨论,给出了实用的基于STFT的振动信号解调算法.为了验证提出的解调算法的有效性,用该算法对仿真和实际轴承故障信号进行了解调分析,分析结果表明,利用该算法能有效地检测轴承故障.     

基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声条件下滚动轴承故障冲击特征难以提取的特点,提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法。首先通过傅里叶分解将非平稳的原始轴承故障振动信号分解为若干个固有频带函数,然后运用互相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,并对重构后的信号进行奇异值差分谱降噪,最后对联合降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析,准确地识别出故障特征频率,进行故障诊断。仿真分析和试验都很好地验证了该方法的有效性。     

基于信号共振稀疏分解的包络解调方法及其在轴承故障诊断中的应用

提出了基于信号共振稀疏分解的包络解调方法,并将其应用到轴承故障诊断中.与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量.当轴承出现损伤时,振动信号由以包含轴承自身振动的谐振信号、包含轴承故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成.谐振信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量.基于信号共振稀疏分解的包络解调方法首先利用信号共振稀疏分解方法将信号分解成高共振分量、低共振分量及残余分量,再对低共振分量进行包络解调分析,根据包络解调谱进行轴承故障诊断.算法仿真和应用实例表明该方法能有效地提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.     

基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。     

基于谐波小波包变换的齿轮箱包络解调分析

齿轮箱发生某些故障时所产生的非平稳信号具有多分量调制的特点,啮合分量及倍频受噪声干扰影响严重且相互交叠,信号频带较宽异常复杂,给故障诊断带来了很大的障碍。在研究谐波小波频段分解与Hibert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法的实现过程。该方法首先对预处理后的信号进行三次样条插值并作必要的频谱分析;然后结合频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量;继而确定谐波小波包分解层数与提取的频带带宽,再通过傅立叶变换及反变换得到相应的特征啮合分量;最后采用Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析。将该方法应用到实际齿轮箱的磨损及点蚀故障的诊断试验中,验证了该方法对任意频段调制信息的精确提取能力,为齿轮箱故障源及故障程度的准确定位提供了可靠的判断依据。     

基于VMD和窄带包络相关的船舶辐射噪声改进DEMON分析

船舶辐射噪声的包络谱中蕴含着轴频和桨叶数等船舶固有特征信息,对船舶目标识别具有重要意义。为了提高船舶辐射噪声包络谱解调性能,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和窄带包络相关的改进DEMON分析方法。首先利用VMD算法代替传统带通滤波器,将船舶辐射噪声信号分解为若干个子带;然后对各子带进行希尔伯特(Hilbert)检波并计算平均窄带包络相关系数,用于衡量信号的包络调制在频域上的非均匀性;最后提取各子带信号包络谱并按照平均窄带包络相关系数进行加权融合,从而得出宽带噪声信号的包络谱。利用该方法对实测不同类型和不同航速船舶辐射噪声信号进行了处理,结果均表明所提方法能有效提高包络谱解调效果,较传统方法更为有效。     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

基于生成微分方程的行星齿轮箱故障振动信号解调分析

行星齿轮箱振动信号具有明显的调制特点,幅值解调和频率解调分析能够有效提取其中的故障信息。生成微分方程(GDE)方法可以估计调制信号的幅值包络和瞬时频率,实现解调分析,但该方法需要信号满足单分量要求。实际行星齿轮箱振动信号通常由复杂多分量成分组成,为实现信号的幅值解调和频率解调分析,应用经验模式分解(EMD)将信号分解为单分量本质模式函数,基于生成微分方程计算瞬时频率和幅值包络,根据瞬时频率的波动特点选择本质模式函数作为敏感分量,由敏感分量的包络谱和瞬时频率的Fourier频谱识别故障特征频率。通过行星齿轮箱故障模拟实验数据分析验证了解调分析方法的效果。     

基于双树复小波和奇异差分谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,根据奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值个数进行重构;最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取轴承故障的故障信息,提取出了故障特征,验证了方法的可行性和有效性。     

双树复小波和双谱在轴承故障诊断中的应用

针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。     

基于递归希尔伯特变换的振动信号解调和瞬时频率计算方法

精确地提取振动信号的瞬时幅值和瞬时频率对结构的参数识别和健康监测有重要作用。希尔伯特变换是一种常用的信号解调及瞬时频率计算方法,但在信号不满足Bedrosian乘积定理的条件时会造成较大误差。针对这一问题,提出了一种递归希尔伯特变换方法,用前一步希尔伯特变换计算出的纯调频信号作为新的信号,递归地使用希尔伯特变换以进行信号解调,理论分析表明递归希尔伯特变换能够快速地收敛。最后采用仿真信号对比了递归希尔伯特变换与单次希尔伯特变换、经验调幅调频分解及Teager能量算子法在信号解调及瞬时频率计算中的结果,结果表明了递归希尔伯特变换方法的实用性及精确性。     

冲击信号特征提取方法研究

利用时频转换或共振解调技术对不含噪声信号的冲击脉冲信号能很好的进行提取，但是共振解调对含噪的冲击脉冲信号不够敏感，提取效果不佳；对含噪的混合信号先进行时频转换，对恢复所得的复数域进行幅值计算得到一新的时间序列再通过共振解调技术能有效提取出淹没在噪声中的冲击成分。     

Limitation of the frequency stability by local oscillator phase noise: new investigations and natural improvements

In frequency standards in which the atoms have a continuous interaction with the probe signal, local oscillator phase noise may limit medium term frequency stability. This spurious effect cannot be suppressed whenever there Is any truncation in the spectrum of the resonator response. Nevertheless, a simultaneous processing of the probe signal, similar to that of the NIST, and of the resonator response (by means of an appropriate demodulation) makes it possible to reduce this limiting effect. Previously achieved with a square wave frequency modulation, this result is now extended to various frequency modulations. An uncontrolled distortion in the demodulation waveform may significantly degrade the performance. For the case of a square wave phase modulation, the limiting effect also exists, but it is smaller than for a frequency modulation. When the phase noise of the local oscillator is naturally "not flat", it is possible to easily reduce the spurious effect: using the quasi-static approximation, one can calculate various optimized demodulation waveforms and the corresponding improvements. For the simplest optimized demodulation (f (M), 3f(M)), theoretical predictions are experimentally confirmed for flicker phase noise and flicker frequency noise.     

往复机械特征频段信号的解调分解及其应用

提出了往复机械特征频段加速度信号的调幅调频模型,并基于此模型用标准解调法Ｈｉｌｅｒｔ变换法推导出了特征频段加速度信号的解调分解公式。分析和解调测试说明,提出的解调分解方法可成功地实现对特征频段加速度信号的解调分解。在往复机械诊断中的运用实例说明,特征频段信号经解调分解获得的新参量对往复机械的故障诊断是有意义的。