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。     

迭代能量算子机械故障诊断研究

旋转机械元件的故障振动信号通常为多分量调幅调频信号,针对此类信号的故障特征提取问题,介绍一种基于迭代能量算子的机械故障诊断方法。首先阐述迭代能量算子对多分量信号的各分量信号进行幅值包络提取和平滑瞬时频率估计的基本原理;然后通过仿真试验给出与Hilbert-Huang变换的比较,表明该方法解调精度很高且速度较快;最后给出滚动轴承故障诊断实例,证明基于迭代能量算子的多分量调幅调频信号解调方法能有效地提取机械故障振动信号的故障特征。     

基于概率幅值解调的机械故障诊断方法研究EI北大核心CSCD

针对机械设备发生故障时存在大量的调幅调频信号,提出了一种基于概率幅值解调的机械故障诊断方法。在提出的方法中,利用概率理论,将解调转化成推理过程,通过已有的先验知识对不确定性问题进行推理,达到推理解调的目的。仿真结果表明,提出的方法明显优于传统的希尔伯特包络解调方法,解调后的包络线与原信号拟合程度高。最后,滚动轴承故障故障诊断的试验进一步验证了提出的方法的有效性,提出的方法能有效地提取出滚动轴承故障特征。     

基于多小波包-能量算子解调的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合标准的单支信号,实现信号的降噪及复合故障分离;最后采用能量算子解调方法解决信号的调制问题,完成故障信息的识别。滚动轴承内、外圈故障信号分析结果证明该方法的有效性。     

齿轮故障振动啮合调幅调频信号分离方法

齿轮故障时振动信号中同时存在调幅调频信号。基于齿轮故障振动啮合调制信号数学模型,利用平方幅值解调和基于调频信号与第一类贝塞尔函数之间关系的频率解调方法,分别建立关于调幅和调频参数的非线性方程组;再应用最小二乘优化算法求解参数,提出一种调幅调频信号准确分离的新方法。并将离散频谱校正技术用于提高该分离方法的准确性。仿真结果表明：该方法精度高,抗干扰能力强;分离出的调频信号比希尔伯特变换和基于能量算子解调求解的调频信号精度高。实验分析表明,不同故障分离的调幅调频信号存在明显的特征和差异,从而为齿轮箱故障提供了一种新的诊断方法。     

基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

基于二次聚类分割与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取

如何从含噪振动信号中准确提取微弱周期性故障特征是辨识滚动轴承局部故障的关键。针对此问题,提出一种基于二次聚类分割与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先通过傅里叶变换得到故障信号的频谱并利用模糊C均值算法对其进行聚类分割;然后对每个频段进行傅里叶逆变换并计算不同频段时域信号的峭度,选取峭度最大频段对应的时域信号作为滤波信号,对该信号进行第二次聚类分割及傅里叶逆变换,选取最大峭度对应的频段作为通带过滤信号,进一步消除噪声和自然周期性成分的影响;最后采用Teager能量算子对得到的时域故障信号进行解调分析,以获取滚动轴承微弱故障特征频率。仿真分析和实验验证结果表明,该方法能准确有效地提取出滚动轴承微弱故障特征。     

小波变换域双谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用

工程信号不仅会受到高斯噪声干扰，而且也会受到非高斯噪声干扰。而传统双谱分析方法从理论上仅能抑制高斯噪声，但对非高斯噪声是无能为力的。针对传统双谱存在的不足，将小波变换和双谱分析结合，提出了一种基于小波变换域非参数化双谱故障诊断方法，并应用到滚动轴承故障诊断中。考虑到滚动轴承信号幅值调制特点，在本方法中，对处理信号采用了希尔伯特变换技术，以进行解调。实验结果表明，小波域双谱优于传统双谱，特别是在非高斯噪声情况下，小波域双谱更有优势；研究为滚动轴承故障诊断提供了一种新的有效方法。     

Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别

针对Teager能量算子在解调滚动轴承早期微弱故障特征中的不足,提出一种最大相关峭度解卷积降噪与Teager能量算子解调相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后利用Teager能量算子增强降噪信号中的周期性冲击特征、抑制非冲击成分,最后通过分析Teager能量谱中明显的频率成分来诊断故障类型。滚动轴承外圈、内圈故障诊断实例表明,该方法能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

基于循环相关和LPSO算法的自适应MCKD方法的滚动轴承早期故障特征提取EI北大核心CSCD

针对强噪声情况下滚动轴承早期故障信号特征难以提取的问题,提出了MCKD与对称差分能量算子解调的特征提取方法。MCKD算法进行滤波时,滤波器长度L和故障周期T对滤波效果的影响至关重要,因此提出基于循环相关和LPSO算法结合的自适应的MCKD算法,自动搜寻MCKD算法所需最优参数;原信号经滤波后,故障特征被明显突出,为了剔除剩余噪声,对滤波后信号进一步做对称差分能量算子解调,剔除剩余噪声同时获得解调谱,进而提取滚动轴承的早期故障。实验分析验证了该方法的有效性。     

Estimation of Parameters of Universal Distribution of Moments of Failure of Products

A method is proposed for estimating the parameters of a mixture of exponential and Weibull distributions for which the accuracy of preliminary estimates obtained by graphical analysis is refined in accordance with the criterion of maximum likelihood. The efficiency of the proposed method is supported by the results of statistical modeling.     

Analysis of the rate of propagation of the wave of change of boiling modes

An approximate analytical expression is derived for the velocity of the front of the wave of change of boiling modes on a rod and on a plate. The impact of the Thomson effect and of the heater orientation in the gravity field is included. Adequate agreement is demonstrated between the derived relations and experimental data.     

可燃气体检测报警器测量结果的不确定度评定

本文详细介绍了可燃气体检测报警器示值误差测量结果的不确定度评定方法。     

水三相点复现的不确定度评定

水三相点是开尔文热力学温度的唯一基准点，也是ITS-90国际温标重要的定义固定点。因此，水三相点不确定度分析对整个温标的建立、温度量值传递起着至关重要的作用。近3年来，中国计量科学研究院研制出一系列高质量的水三相点容器，加强了水三相点的研究，为不确定度的分析提供了更为可靠的实验依据。同时，不确定度的分析也是客观评价新研制容器性能的一个重要指标。因此，根据实验结果对新研制容器所复现的水三相点进行了不确定度评定。评定结果表明，其扩展不确定度为0．16mK(k=2．69，P=0．99)。     

心电图机电压测量示值误差测量值的不确定度评定

本文介绍了心电图机电压测量示值误差测量值的不确定度评定与表示方法。     

Evaluation of optical properties of highly scattering media by moments of distributions of times of flight of photons

A novel method for the determination of the optical properties of tissue from time-domain measurements is presented. The data analysis is based on the evaluation of the first moment and the second centralized moment, i.e., the mean time of flight and the variance of the measured distribution of times of flight (DTOF) of photons injected by short (picosecond) laser pulses. Analytical expressions are derived for calculation of absorption and of reduced scattering coefficients from these moments by application of diffusion theory for infinite and semi-infinite homogeneous media. The proposed method was tested on experimental data obtained with phantoms, and results for absorption and reduced scattering coefficients obtained by the proposed method are compared with those obtained by fitting of the same data with analytical solutions of the diffusion equation. Furthermore, the accuracy of the moment analysis was investigated for a range of integration limits of the DTOF. The moment analysis may serve as a comparatively fast method for evaluating optical properties with sufficient accuracy and can be used, e.g., for on-line monitoring of optical properties of biological tissue.