基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度.实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF-OT),和传统的以硬件实现的Vold-Kalman阶比跟踪(VKF-OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现.实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取.     

基于瞬时频率估计的自适应Void-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换（STFT-VA）的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Void—Kalman阶比跟踪（AVKF—OT）,和传统的以硬件实现的Vold—Kalman阶比跟踪（VKF—OT）相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

基于DSP的振动信号阶比与时域同步平均分析

本文介绍了阶次这一特征分量在机械故障诊断中的应用，以及其原理和各种具体实现方法。而时域同步平均可以有效衰减与回转频率无关的干扰，提取与工作状态直接相关的周期信号。同时，时域同步平均的实现方法与阶比分析也有相似之处，所以本文也对其作了介绍。在比较几种传统方法后，提出了采用高速数字信号处理器DSP电路和插值算法来进行振动信号的阶比分析和时域同步平均处理。克服了基于锁相环电路采样方法跟踪精度低，速度慢和使用不便的缺点。     

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。     

基于瞬时基频的发动机表面振动信号时域定位

发动机表面振动信号分析是发动机状态监测和故障诊断的有效方法,但是由于时域信号中耦合了多种激励源的响应,而对信号进行准确的特征定位比较困难。本文从发动机平均基频概念出发,提出基于瞬时基频的发动机表面振动信号时域定位方法,推导出曲轴转动时间与转角之间的对应关系,并将其应用于DA462型发动机表面振动信号分析中。应用BSWAVS302 USB便携式双通道声学振动分析仪,同步采集DA462型发动机曲轴相位信号和缸盖表面振动信号,以一、四缸上止点位置脉冲为初始时刻,根据配气相位计算各缸燃烧激励响应信号和气门响应信号,成功实现了对振动信号的时域定位,为发动机振动信号分析提供参考。     

基于最大坡度法提取非平稳信号小波脊线和瞬时频率

提出一种基于最大坡度法的非平稳信号小波脊线提取和瞬时频率识别新方法。该方法首先对非平稳响应信号进行连续复Morlet小波变换,其时间轴、小波尺度轴及小波系数模值构成一个三维坐标系（x, y, z）;其次从预先设定的小波脊线初始点出发,在一定范围内进行搜索,并分别计算其在时间-尺度平面（x-y）的距离、z方向的距离及小波脊线的坡度值。最后,求解位于最大坡度方向上的各空间点并将其连接成线即为所求的小波脊线。采用三个非平稳信号数值算例和一个拉力时变的拉索试验验证了最大坡度法的有效性,并与基于小波系数模局部极大值的脊线提取方法、动态规划法及瞬时频率理论值进行比较。数值模拟和试验结果表明,该方法能够有效提取非平稳响应信号的瞬时频率,且识别精度优于基于小波系数模局部极大值和基于动态规划的小波脊线提取方法。     

用相位差分和Wigner分布估计信号瞬时频率

时变信号瞬时频率的测量有许多重要的应用。例如,在地震勘探、雷达、声纳、通信、生物医学中,瞬时频率是一些物理现象的很好描述。Wigner分布是时,频信号分析的有效工具。本文阐述了信号瞬时频率的概念及其定义。论述了用相位差分和用Wigner分布估计瞬时频率的方法。论证了Wigner分布峰值检测可以为高信噪比下线性调频信号提供最佳估计。     

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率，通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障，且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。     

瞬时频率估计的相位建模法及Matlab的实现

介绍了在高斯白噪声情况下，运用相位建模法对非平稳过程进行瞬时频率估计，并介绍了在Matlab中实现的方法。     

一种新的估计多项式相位信号瞬时频率的参数化时频分析方法

通过多项式非线性核函数取代线性调频小波变换中的线性核函数,提出一种新的参数化时频分析方法：非线性调频小波变换。对瞬时频率是时间任意连续函数的信号而言,选择合适的多项式核特征参数,非线性调频小波变换的时频分布有良好的时频聚集性。应用非线性调频小波变换分析任意阶次多项式相位信号。由于非线性调频小波变换的性能取决于多项式核特征参数,本文还给出非线性调频小波变换的核特征参数估计算法,进一步可实现多项式相位信号的瞬时频率和参量估计。仿真信号验证算法的有效性。     

基于缸盖振动信号频域特征识别气缸压力的研究

在不同的燃烧状况下同时测量缸盖表面振动信号和缸内压力信号,对平均处理后的信号进行频域分析,发现缸内压力信号中相对于基频前50阶的谐波分量包含了所关心的主要信息.根据频域分析得到的复数谱的对称特性建立了训练样本,并对建立的BP和RBF神经网络进行训练.训练的结果表明RBF神经网络可以在更短的训练时间内,获得更小的均方误差.利用不同的神经网络进行了缸内压力信号的识别,识别的结果表明,RBF神经网络识别的精度高于BP神经网络.     

基准定位在发动机振动信号分析中的应用

从振动信号的角度出发,研究了时域中某一时刻与发动机瞬时基频、曲轴转角之间的关系,提出了用瞬时基频作为参照,对发动机表面的各激励响应信号在时域中进行准确定位的方法,并给出了利用发动机故障特征信号诊断气门间隙异常的应用实例。     

车辆非平稳响应的瞬时空间频谱分析

本文提出了解决车辆非平稳随机振动问题的“瞬态空间频响函数”法 ,导出了车辆非匀速行驶时的时 -空频率关系和系统的瞬态空间频响函数 ,在此基础上结合实例分析了车辆非平稳响应的瞬时功率谱 ,并与其他方法进行了比较。该方法也可适用于非线性非平稳车辆随机振动研究 ,对车辆非平稳动态载荷研究有一定参考价值。     

SPWM中载波对电机振动和噪声的影响

阐述了在采用正弦脉宽调制（SPWM）技术变频驱动交流电动机的情况下，载波对于电机振动和噪声的影响，并且分析了及其作用的机理。最后介绍了交流电动机在SPWM变频驱动下减小载波对振动和噪声影响的措施。     

改进谐波小波及其在振动信号时频分析中的应用

针对谐波小波在时域衰减速度慢的缺点,对其在频域进行光滑化处理,得到了性质更好的改进谐波小波。由于采用光谱化方法只能得到改进小波在频域的表达式,因而采用基于FFT的算法对它进行计算。针对振动信号一般舸样点较多的特点,采用计算等间隔小波系数的方法以减少计算量。以改进谐波小波对某新型导弹空中点火试验的振动信号进行了时频分析,并采用计算时频图等高图的方法以消除大部分无用的信息,得到了振动信号的高清晰时频图。     

基于全相位HHT的瞬时频率测量

全相位谱分析能够很好地抑制频谱泄漏、优化系统性能,其关键技术在于对数据进行全相位预处理。将这一技术运用于HHT求解瞬时频率中,提出了一种全相位HHT的瞬时频率测量算法,分析了全相位预处理和HHT求解瞬时频率的算法,将信号首先进行全相位预处理,然后用HHT算法求解信号的瞬时频率。这种算法是一种优化算法性能的算法,不会过多增加系统的计算量。通过对一非平稳信号分析,验证了基于全相位HHT的瞬时频率方差更小,具有更高的精确性。     

基于量纲理论的爆破振动频率分析

为了探究影响爆破振动频率的各种因素,采用量纲分析方法研究了爆破地震波的产生和传播效应.基于小波包分析基本理论,将地震波中的低频波段进行细化,参照萨道夫斯基公式得到了爆破振动频率的预测方程,并进行了工程验证.结果表明,该预测方程的回归参数有较好的一致性,可以为爆破振动危害控制提供参考依据.