时延自相关解调频原理及其在齿轮故障诊断中的应用

当齿轮发生故障时,调幅和调频现象往往同时存在,但是传统方法通常只适用与解调幅,而不能解调频。同时振动信号中常含有大量的噪声,严重的影响了解调结果。由于高延迟的自相关函数具有受噪声影响比较小的特点,已有文献用时延自相关法解调幅,但是用做解调频还鲜有研究。为此,从理论上分析了调频信号和调幅调频信号的自相关函数,得出调频信号的自相关函数是调幅信号,调频调幅信号的自相关函数仍然是调幅调频信号,且其调制频率不变。这样就从理论上说明了时延自相关解调法是解调频和解调频的通用方法。最后通过仿真实验和实例分析,表明了时延自相关解调法不仅能有效的解调频,而且具有较好的抗噪性。     

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。     

广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用

介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。     

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。     

基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮启停过程中故障振动信号的调频特性,提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法,并将其应用于齿轮瞬态信号的分析。广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号。而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号就表现为多分量的调幅-调频特征。在基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将齿轮瞬态信号分解为若干个单分量信号,然后计算各个分量的瞬时频率,再对其瞬时频率信号进行重采样,最后对重采样信号进行频谱分析得到阶次谱,从而提取齿轮振动信号的故障特征,判断齿轮的工作状态。仿真信号和实验信号的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于广义解调时频分析的包络阶次谱在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于广义解调时频分析的包络阶次谱方法,并将它应用于齿轮瞬态信号的分析.广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个具有物理意义的单分量信号的瞬时频率,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号.而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号恰巧表现为多分量的调幅-调频特征,在基于广义解调时频分析的包络阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将多分量的齿轮振动信号分解为若干个单分量信号,其次对各个单分量信号进行包络分析,然后对包络信号进行角域重采样,最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断齿轮的工作状态.采用该方法分别对仿真和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

基于LMD的能量算子解调方法及其在故障特征信号提取中的应用

. 局域均值分解是将多分量调频调幅信号分解为一系列单分量调频调幅信号的有效时频分析方法。为提取故障信号的特征,提出了基于局域均值分解的能量算子解调方法,局域均值分解将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的线性组合,再通过能量算子解调方法可求取每个乘积函数的幅频信息,从而可进一步获取故障信号的时频分布或提取其故障特征。为提高分析精度,提出了特征趋势正弦函数数据延拓方法以有效克服端点效应的影响。实验信号的分析结果表明,所提出的基于局域均值分解的能量算子解调方法能有效提取机械故障振动信号的特征。     

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。     

基于广义解调平滑能量分离算法的瞬时频率估计

平滑能量分离算法能够跟踪调幅调频信号的瞬时频率,结合广义解调和复解析Gabor滤波器的优点能够克服平滑能量分离算法只适用于单分量窄带信号以及对噪声敏感的局限性。理论分析了负频干扰对传统广义解调多分量分离方法的影响,在此基础上提出了一种新的基于广义解调的平滑能量分离算法,该方法利用广义解调将非平稳信号转化为准平稳信号,再通过复解析Gabor滤波器对其进行滤波以达到单分量信号分离的效果,分离出来的准平稳信号无需进行逆广义解调,直接采用平滑能量分离算法求取瞬时频率,经过频率补偿得到原始信号的瞬时频率。仿真和试验结果表明该方法能够克服负频率干扰,且比传统方法具有更高的解调精度,进一步扩大了平滑能量分离算法的应用范围。     

齿轮振动中调频信号的解调方法及仿真计算

齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象，包括幅值调制和频率（相位）调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟，但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法，并通过仿真指出了这两种方法各自的优缺点和局限性。     

广义解调算法中能量因子的引入与配置原理的研究

广义解调算法在振动信号时频谱应用中效果显著,而在分析解调频谱时对频率的初始值非常敏感。提出了能量因子可调的广义解调算法,将其应用到轴承振动信号的处理中并进行有效性评估。为获得轴承信号的相位函数,使用峰值搜索算法在包络信号中检测瞬时故障特征频率,估计拟合函数;引入了能量因子的概念,根据拟合函数配置能量因子,按照提出方法对原始信号进行重构;参考能量因子对重构信号的相位函数进行估计;对重构信号进行解调,得到关于能量因子的解调信号。根据特征频率的解调值与通过测得转速计算的理论值进行对比,评价能量因子配置的合理性。仿真和实测信号的处理,证明了算法的有效性。     

振动调幅信号的循环平稳解调原理与应用

在具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障诊断中,广泛使用解调分析方法进行故障特征提取.对其中的周期平稳信号,通过循环自相关函数分析,并利用函数在某些循环频率下的切片进行绝对值解调可解出信号的调制频率.对两组调制相加信号在对应于某个调制频率的循环频率处进行循环自相关函数的切片解调,可得到该组调制频率成分的解调谱,从而达到将幅值调制相加信号分离成单一幅值调制信号并进行有效解调的目的.仿真和对滚动轴承实验验证,该方法在低频和高频处分别切片都有很好的解调效果,且与理论推导一致.但是该方法存在解两相加信号时以两频率之差及其倍频作为调制频率解出的局限性.     

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。     

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。     

齿轮故障振动信号检波解调分析中的混频效应

在齿轮故障诊断中,振动信号解调分析是一种很有效的方法。本文在分析调幅调相信号检波解调分析原理的基础上,讨论了该类算法软件实现过程中产生的混频效应,指出信号在检波解调过程中经过非线性变换后将包含高频成分,有可能发生明显的混频,导致得出错误的解调信号。通过合理地选择采样频率及分析算法中低通滤波器的截止频率或采用较高的采样频率能有效地消除这种混频效应对解调的影响,最后以仿真数据及实验论证了这些结论。     

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。     

基于希尔伯特变换的信号解调算法及其在飞机供电特性参数测试系统中的应用

电压调制幅度、频率调制幅度和畸变频谱是对飞机机载电源系统供电特性参数进行测试时与信号调制相关的重要参数。为了更好地测试这些参数,提出了一种基于希尔伯特变换原理的数字解调算法,可以将采集的幅度或频率调制信号进行解调分析;同时,构建了一套飞机供电特性参数测试系统,将解调程序与硬件设备结合,通过程序控制数据采集卡对机载电源信号采样与解调分析;设计了实验对波形发生器产生的调制信号进行采样与解调,验证了该系统具有良好的效果,可以应用于飞机供电特性参数的测试中。     

Optical modulation techniques for length sensing and control of optical cavities

We present a discussion of the use of amplitude modulation techniques with regard to the length sensing and control of optical cavities for laser interferometric gravitational-wave detectors. Traditional radio-frequency amplitude modulation techniques automatically include phase modulation as a product of the modulation process, which can contaminate the signal after demodulation. In particular, with many length-sensing and control schemes the detected signals are demodulated in quadrature, which, in the case of a traditional amplitude modulation scheme, will result in offsets due to the additional phase modulation. We demonstrate this effect using a simple optical cavity configuration and show that minor adjustments to the modulator system can be used to compensate for the extra modulation components and provide additional flexibility.     

非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究

转子轴承系统的振动信号常呈现非线性调频特征且信号分量在频域混叠,传统的频谱分析方法难以处理该类信号。基于参数化解调的非线性调频信号分解方法来分析油膜涡动、油膜振荡特征信号能够有效分解频域混叠的非平稳信号。首先通过优化频谱集中性指标来估计信号瞬时频率参数并用估计到的参数将非线性调频信号解调为平稳信号,最后用带通滤波器提取解调信号。仿真及实验信号通过该方法分析后的结果证明,所用非线性调频分量分解的信号分解方法能够有效提取转子轴承系统的油膜涡动、油膜振荡故障特征,从信号时频图及提取分量的时域图可以清晰看到油膜涡动、油膜振荡的发生发展过程,为早期油膜涡动判定提供依据。