双谱切片的分形特性在减压阀故障诊断中的应用

减压阀是液压系统中的一种重要元件,也很容易发生故障,如何对减压阀发生的故障进行诊断,对于机械系统的维护有着重要意义.首先获取了减压阀振动时的正常信号和故障信号的AR双谱切片,再根据双谱切片所呈现出的自相似性,分别计算了每组数据的容量维数,并由计算结果进行故障诊断,取得了良好效果.     

基于AR高阶谱及其关联维数分析的减压阀故障诊断

为了识别减压阀的工作状态,建立了减压阀不同工作状态采集信号的时间序列AR模型,绘制了AR三谱、双谱及其切片谱图,计算了各切片谱的关联维数,综合分析了不同工作状态系统的谱图及关联维数变化。分析结果表明,AR三谱、双谱、各切片谱及其关联维数各自对工作状态变化的敏感性不同,双谱对角切片的关联维数、三谱及其切片谱对工作状态变化较敏感,更适合用于减压阀故障诊断,同时AR三谱、双谱的一维切片谱及其关联维数在反映系统动力学特性方面分别存在对应关系,可以将切片谱和关联维数相结合对减压阀进行故障诊断分析。     

AR双谱在减压阀故障诊断中的应用

双谱可以描述系统的非线性耦合,抑制高斯噪声和保留相位信息。当减压阀系统受到零均值的非高斯噪声干扰时,利用减压阀输出的位移信号建立AR时间序列模型,通过AR双谱进行减压阀故障诊断。结果表明在相同的液压压力下,减压阀在正常工作和出现故障时的双谱存在明显差异,双谱表现出了不同的特征;对于同一实验组,在不同的液压压力下减压阀的双谱特征有略微变化,液压压力对减压阀的故障诊断影响不大,这样有助于在实际应用中对减压阀做出快速诊断。理论和实验说明了双谱分析是实现液压元件故障检测的有效方法之一。     

基于AR双谱的溢流阀故障诊断

叙述了高阶谱应用于溢流阀故障诊断,并提出一种诊断溢流阀故障的方法。介绍了双谱的定义,进一步强调了高阶谱在提取故障信号的应用,文章对采样的数据进行处理后,用高阶累积量对数据建立AR模型,再进行双谱分析,针对溢流阀的双谱结构图、等高线图和其双谱切片图在正常情况和故障情况的不同进行对比,差异明显。结果说明,用高阶谱来诊断溢流阀故障是可行的,有效的。     

自回归三谱切片研究

为了克服传统功率谱掩盖了信号的非高斯特性,以及双谱提取非线性特征量少的缺点,建立并研究了时间序列的自回归(AR)三谱及其切片模型,通过分析三谱及其切片的特征,可以获得信号的非高斯、非线性频率特性信息.利用溢流阀在不同工作状态下的振动数据进行了实验研究.结果表明:三谱及其切片相对于双谱和功率谱有更高的分辨率,能够明显地区分不同工作状态下的溢流阀特性.因此,本研究有助于提高对微弱信号的检测能力和识别能力.     

切片双谱分析在离心泵故障诊断中的应用

运用双谱及切片双谱分析技术对离心泵不同状态下的振动信号进行分析表明,离心泵在正常运行、地脚螺栓松动和空化状态下的双谱图的特征有着明显的差别,可以通过双谱对故障信号进行初步分类,且双谱的对角切片和反对角切片可以显著降低噪声干扰,进一步提取出故障特征频率,故可对离心泵的故障信号进行准确的分类和诊断。     

基于瞬时转速双谱分析的柴油机气阀泄漏诊断方法

在对双谱和瞬时转速信号的特点进行分析的基础上,测量了6-135柴油机在正常和气阀泄漏故障状态下的瞬时转速,分别计算其双谱,得到了具有明显区别的双谱图;通过计算双谱对角切片,可以容易且有效地识别故障的存在;根据瞬时转速的双谱特征进行故障诊断,故障特征明显,诊断效果良好。     

基于倒双谱分析的轴承故障诊断研究

将常规的双谱分析与倒谱技术相结合,提出了基于倒双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行双谱分析,以消除噪声的影响,再计算双谱的倒谱,对信号进行倒双谱分析,可有效提高信噪比,提取轴承的故障特征。齿轮箱轴承内外圈故障振动试验信号的研究结果表明,倒双谱分析能有效地诊断轴承的故障。     

一种基于双谱的齿轮故障诊断方法

提出了一种基于高阶谱(双谱)的齿轮故障诊断方法.该方法首先对非线性特征的齿轮振动信号进行提取,利用双谱对Gauss信号的'盲'性消除Gauss背景噪声,随后借助双谱的数值估计算法获得特征信号的双谱幅频图.由于高阶谱具备了高阶统计量的优点,因此在齿轮故障过程中可以将双谱幅频图作为实现齿轮故障早期诊断的量化指标.     

极大熵谱法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对轴承运行状态采用极大熵谱法建立了 AR模型 ;并计算出轴承正常及故障状态的时序模型。对饱含着信号的时间序列进行了故障敏感因子计算、极大熵谱分析 ,对滚动轴承故障进行了定性的诊断 ,同时将功率谱和极大熵谱进行比较分析 ,为诊断提高可靠信息     

运动意识任务的模式识别方法研究

针对脑机接口研究中运动想象脑电信号的模式识别问题,提出了一种基于离散小波变换和AR双谱的特征提取方法.该方法首先利用Daubechies类小波函数对二路脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的均值、能量均值、均方差三个特征;然后,采用5阶AR模型进行双谱估计,抽取双谱切片特征;最后,将这两类特征进行组合后使用马氏距离线性判别进行分类.利用BCI2003竞赛的标准数据,该方法使得EEG的识别正确率达到92.86%,与竞赛的最好结果(89.29%)相比提高了3.57%,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了有效的手段.     

砼砌块成型机磁流变减振器的AR双谱分析

介绍一种用于砼砌块成型机的磁流变减振器.利用受系统干扰的输出信号,采用时间序列分析方法,建立了自回归摸型(AR模型),应用AR双谱分析,对磁流变减振器的动态特性进行了分析.研究表明,该分析是可行、有效的.     

不同种类肺音信号的双谱分析

本文根据肺音信号非高斯随机特性,应用高阶累计量技术对肺音信号进行双谱估计,揭示了常规功率谱估计不能表现的重要信息,如不同肺音信号的高斯偏离程度,二次相位耦合情况等,同时参数双谱估计可以提取肺音源和肺胸系统传递函数,实验结果表明双谱估计能够很好地区分由于肺部机能异常引起的肺音信号的变化,揭示肺胸系统的声传输特性,是一种更有判别力的分析工具。     

功率谱在调速阀故障诊断中的性能分析

利用小波包分别提取调速阀振动时的正常信号和故障信号的AR功率谱的特征值,之后利用提取的特征值作为LSSVM的输入,对调速阀的故障进行诊断,取得了良好效果,并与原始信号的效果进行了对比,并阐明了原因。     

基于LabVIEW平台的AR谱分析技术的实现

本文介绍了基于LabVIEW虚拟平台的AR谱分析技术的实现。采用最小二乘法．Levinsion算法和Marple算法进行建模。将数据预处理和建模方法利用Visual C＋＋程序编辑器作成动态链接库文件。以LabVIEW软件作为平台，调用动态链接库文件。计算出建模参数以后，利用LabVIEW进行编程．计算AR谱函数．绘制出AR图形。实现AR谱分析技术。     

双通道卫星通信信号快速盲检测（重投）

能量谱检测在信噪比较高时具有很强的鲁棒性，但在信噪比较低时检测性能会急剧下降；而双谱检测利用非高斯噪声和信号的双谱信息，在信噪比较低时也可能获得较高的检测概率。针对卫星通信侦察环境的复杂时变、低信噪比等特点，提出了基于能量谱和双谱切片的双通道卫星通信信号快速盲检测方法。它同时利用了信号的二阶和三阶统计信息，增加了检测所可利用的信息量，有利于检测性能的提高。计算复杂度分析表明了算法的快速实时性，仿真结果验证了算法的有效性。     

轴承组件非线性特征的研究

本文通过对一个轴承组件结构在预载和非预载情况下所进行的动态试验,发现轴承组件在这两种情况下具有不同的非线性特征。文中阐述了非线性系统的双谱分析、细化双谱分析等方法,给出双谱的快速估算公式,并利用双谱和细化双谱对轴承组件的试验结果进行分析,得到一些有关轴承组件动态特笥的重要结论。     

幅值调制信号的双谱分析法

幅值调制现象是一种常见的机械故障现象.传统的分析方法有时域分析法和功率谱分析方法.这两种方法均具有对噪声敏感的缺点.本文在分析幅值调制信号模型和高阶统计量的基础上,提出了一种改进的双谱计算方法.理论及仿真分析结果表明,它对于幅值调制信号的分析,是颇为有效的.