基于时频分析的欠定信号盲分离与微弱特征提取

盲源分离对于多振源信号的故障诊断与识别是一种有效的方法,但是传统的盲源分离算法都是针对观察信号大于或等于源信号的情况,但对于观察信号小于源信号的欠定盲分离问题,这在很大程度上制约了盲源分离的实际应用。通过应用经验模式分解和时频分析对非平稳信号分析的优势,提出基于时频分析的欠定盲源分离方法进行设备微弱特征提取。对振动信号进行经验模式分解,并根据分解得到的内蕴模式分量估计源信号个数并选择最优的观察信号,将振动信号与选择的最优观察信号组成新的观察信号进行基于时频分析的盲源分离,通过对仿真信号和齿轮箱实测信号进行验证分析。并与基于独立分量分析的盲源分离算法进行对比,研究表明基于时频分析的盲源分离对混合信号具有更好的分离效果,能够较好地对微弱特征进行提取。     

二代小波降噪与盲分离结合应用于航空发动机振动信号分析

传感器采集的飞机发动机振动信号必然是各个部件振源信号以及周围环境强烈干扰的混合信号,传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想,很难得到振源信号。笔者介绍了利用第二代小波阈值降噪、并结合盲源分离得到振源信号的方法。在对某型航空发动机空中停车振动信号进行二代小波分解、利用阈值处理并重构取得了理想的降噪效果的基础上,进一步应用盲源分离技术(FastICA)分离得到转子振动源信号,这样可以有效的提取故障特征,提高故障诊断的准确性。     

基于盲源分离技术的故障特征信号分离方法

信号采集过程中，传感器测量到的信号是实际振动信号在此测量方向的投影值，由于其他不相干振源的影响，测量信号由多个振动信号成分组成。在分析多振源信号混合模型的基础上，采用盲源分离技术分离不同的振源信号，讨论分离结果的广义初等相等性质的影响，研究估计振源数目的方法和选取测量信号的方法，利用二阶特征矩阵联合近似对角化算法，从测量信号中分离故障特征源信号。该算法可减小信号采集不当造成的影响，有效提高特征信号的提取。     

基于EEMD-JADE的滚动轴承故障诊断分析

滚动轴承故障信号特征往往受背景噪声影响而难以准确提取,集合经验模式分解能将源信号有效分解出具有真实物理意义的本征模态分量,提高故障特征的诊断精度,盲源分离技术能够分离故障信号进而提取故障特征。将集合经验模态分解与盲源分离技术相结合,通过相关系数的计算和敏感因子的数值判断合理选用源信号的分量,构建出噪声信号,再通过盲源分离技术,分离噪声信号。仿真分析和实验表明,此方法可以成功的分离出典型的轴承故障特征,可有效提高轴承故障诊断效果。     

侵彻过载信号的欠定盲源分离与特征提取

侵彻过载信号成份复杂,传统盲源分离方法无法有效提取弹体侵彻板靶特征,基于此提出一种不受测试传感器数量限制、具有源数估计的侵彻过载信号盲源分离方法。首先,对单通道测试信号进行总体经验模态分解,将分解后的固有模态与原信号组成多维信号;其次,对组成的多维信号奇异值分解,以"前K次奇异值占优"法则估计信号振源个数,利用"最大互相关系数法"筛选最优IMF函数与原信号重组构造多通道混合信号;最后,对多通道混合信号白化处理和联合近似对角化,计算酉矩阵获得测试信号的混合估计。将其用于单通道侵彻过载信号的特征提取,获得了与源信号相关度为0.974 7的加速度特征信号。与现有方法相比,该方法能有效分离出单通道侵彻过载特征信号,并且信号处理过程具有的自适应特性也解决了不同弹靶工况下过载信号滤波频率的选择困难问题。     

高速列车非平稳振动信号盲源分离方法及应用

高速列车具有若干时变激励源,传统的时频分析方法只能对观测的混合振动的总体强度分布、时频域结构加以分析,不能分离出与各振源对应的信号分量从而明晰振源状态与故障特征。盲源分离是一种可行的分析方法,但由于高速列车振动信号具有时变振源数目、时变信号长度、受车速调制的变频非平稳等特征,传统的盲源分离方法不适用。为了提高高速列车非平稳信号的盲源分离效果,基于自适应滤波理论提出全局最优信噪比盲源分离新方法,并对其可分离性的判别依据进行论证。新方法的有效性经仿真计算和实测数据分析得到验证。研究表明：新方法对高速列车时变非平稳信号的盲源分离效果优于传统的基于非线性函数的盲源分离方法和基于高阶累积量的盲源分离方法。     

融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲分离方法

针对单通道振动信号盲源分离是一个病态问题,且传统的振动信号盲源分离方法往往忽略信号的非平稳性的问题,提出了一种融合小波分解与时频分析的单通道振动信号盲源分离方法。首先利用小波分解与重构将单通道信号转化为多通道信号,解决了盲源分离的欠定问题;然后利用基于时频分析的盲源分离算法分析非平稳信号,得到源信号的估计信号,实现了非平稳信号盲源分离。仿真和实验结果表明,该方法可以有效地解决单通道非平稳振动信号的盲源分离问题。     

基于盲源分离的精密铣削振动信号分析方法与工艺优化

精密铣削工艺已广泛应用于汽车、航空航天、微电子等领域的各种精密零件制造.铣削过程中产生的振动极大地影响了加工精度和质量.在铣削工艺过程中提出了一种基于盲源分离的切削振动信号分析及优化方法.首先将集合经验模态分解(EEMD)与稀疏分量分析(SCA)相结合实现了铣削加工振动信号的盲源分离,从而计算振动贡献度,分析精密铣削加...     

航空发动机转子振动信号的分离测试技术

在传统谱分析方法的基础上,尝试应用盲源分离技术对飞机发动机振动信号进行振源分离.首先,介绍了发动机振动信号的基本处理方法和常见的发动机故障类型及特征,引入了盲源分离理论并讨论了其在航空发动机振动信号处理中应用的可行性.然后,对某型涡扇发动机振动过大的现象进行了故障诊断分析.最后,应用FastICA和JADE算法对检测的振动信号进行分析,分离出了发动机的振源信号.这说明发动机振动信号分析采用盲源分离与谱分析相结合的技术可以有效分离振源信号,提高故障诊断的准确性.     

基于EMD-PCA的轴承故障源盲分离方法

结合经验模态分解和主分量分析各自的优点,提出了一种基于EMD-PCA的轴承故障源的盲分离方法。利用EMD方法对混合观测信号进行分解得到若干个本征模函数分量,把所有的IMF分量重新组合在一起,作为新的观测信号,然后采用PCA对新的观测信号进行共性分析以得到源信号中的主要成分,并进行了轴承故障源分离试验验证。     

基于独立分量分析的EMD模态混叠消除方法研究

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法中存在的模态混叠现象,提出一种应用独立分量分析进行模态混叠消除的新方法.首先应用形态学滤波方法将信号中的噪声予以消除,减少由于噪声因素造成的模态混叠现象.然后将信号进行EMD分解,获得不同的IMF分量,将存在模态混叠成分的IMF分量进行相空间重构,利用基于峭度最大化的独立分量分解算法实现混叠成分的分离,仿真分析和工程应用的结果表明,所提方法能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象.     

基于经验模式分解和一维密集连接卷积网络的电液换向阀内泄漏故障诊断方法

内泄漏作为电液换向阀常见的故障类型,其故障振动信号具有非平稳性、非线性等特点,且容易被其他信号淹没、破坏。对此提出了一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和一维密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks,DenseNet)的电液换向阀内泄漏故障诊断方法。该方法首先利用EMD对振动信号进行分解得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Function,IMF),并将IMF分量和原始振动信号依次进行并联堆叠;然后将并联堆叠信号作为一维密集连接卷积网络的输入进行特征的自动提取,并进行故障分类;最后通过DenseNet与传统的一维卷积神经网络(CNN)对比验证得出,该方法能准确、有效地对电液换向阀内泄漏故障进行诊断。     

IMF分量的倒频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数（IMF）之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒频谱方法准确地提取振动信号幅值谱上的周期特征。对EMD分解得到的多个IMF分量同时做倒频谱分析,可以相互验证,从而得到更可靠、更准确、更可信的诊断结果。通过对IMF分量的倒频谱分析法和Hilbert包络谱分析法诊断效果进行比较,结果表明,IMF分量的倒频谱分析方法比Hilbert包络谱分析提取的故障频率特征更精准、可靠。     

基于灰色准则与EEMD的滚刀振动信号降噪方法

工程现场采集的滚刀振动信号掺杂噪声,致使信号特征难以提取。提出一种基于灰色准则与集合经验模态分解(EEMD)的滚刀振动信号降噪方法。首先将原信号进行EEMD分解得到若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),再根据提出的灰色准则对IMF分量进行极性一致化处理、均值化处理,计算出IMF1与其他IMF分量的灰色关联度,并按照灰色关联度将IMF分量降序排列,然后选择降序排列中前一半IMF分量进行软阈值处理,最终将处理后的IMF分量、未处理的IMF分量及余项进行重构,得到降噪后的信号。通过不同初始信噪比的仿真信号和实际加工中的滚刀振动信号验证了本方法的可行性和有效性,同时与EEMD结合相关系数降噪法、小波软阈值降噪法进行了比较,结果表明本方法的降噪效果更优。     

基于EMD和非线性峭度的齿轮故障诊断

采用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和非线性峭度的统计特性对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用EMD分解获得振动响应信号的本征模式函数,用非线性Tea-ger能量算子计算每个本征模式函数的瞬时能量,并对本征模式函数进行系数的非线性峭度计算,提取系统的特征信息。仿真结果表明,用经验模式分解和非线性峭度可实现在线监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高了故障检测的可靠性。     

Wear detection in gear system using Hilbert-Huang transform

Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.     

A New ultrasonic signal processing scheme for detecting echoes of different spectral characteristics in concrete using empirical mode decomposition

In this work, a new signal processing scheme is proposed to improve ultrasonic echoes detection in concrete, a construction material and inhomogeneous propagation medium, in which the backscattering and the grain noise mask the useful signals. Firstly, the time-domain ultrasonic signal is measured. Then the original signal is separated into Intrinsic Mode Functions (IMF) using Empirical Mode Decomposition. Secondly, the Fourier analysis is performed on each IMF. Examining the behaviors of the IMFs in the time and frequency domain, one can judge which IMF represents noise, echoes wave. Then we use nonlinear processing techniques to recombine the selected IMFs. Experimental results are presented and analyzed on a trapezoidal concrete/mortar/cement-paste prism specimen, showing that the proposed technique has an excellent performance. The improvement in defect detection was experimentally verified too on a prism based specimen of mortar with artificial defect.     

基于经验模态分解和Teager峭度的语音端点检测

采用经验模态分解和Teager峭度的统计特性对噪声环境下的语音信号端点进行检测。利用经验模态分解获得语音信号的本征模态函数,用Teager能量算子计算每个本征模态函数的瞬时能量,并对本征模态函数进行系数—峭度计算,提取信号期望的统计特征信息实现语音端点的检测。通过自适应EMD分解和Teager能量算子的处理,这种方法可以有效地消除白噪声或有色高斯噪声的影响。通过仿真例子说明这种方法可以取得良好的端点检测效果,仿真研究结果表明用经验模态分解和Teager峭度对噪声环境下的语音端点检测是可行的和有效的,提高了检测的可靠性。     

移动荷载作用下时变简支钢桥损伤识别

针对移动荷载作用下桥梁结构振动响应信号呈现非平稳性的特点,构建新的一阶本征函数自功率谱最大值变化比和一阶本征函数小波能量变化率两个指标来识别时变结构的损伤。首先,采用小波阀值去噪法对时变结构响应信号进行去噪处理;其次,运用解析模态分解定理提取响应信号的一阶本征函数并构建一阶本征函数自功率谱最大值变化比指标来识别结构的损伤位置,在识别结构损伤位置的基础上,将损伤位置处的加速度响应信号的一阶和二阶本征函数进行线性混叠后,采用快速独立成分分析进行分离,得到更有效的一阶本征函数;最后,基于连续小波变换和时间窗思想,提出一阶本征函数小波能量变化率指标来预测结构的时变损伤。通过移动荷载作用下的时变简支钢桥试验验证所提出的损伤指标,研究结果表明,提出的两个指标能够有效识别结构的损伤位置和时变损伤。