一种新的旋转机械升降速阶段振动信号的瞬时频率估计算法

传统的短时傅里叶变换(Shorr-time Fouriertransform,STFT)峰值搜索法对高噪声、强干扰信号进行瞬时频率估计的结果往往偏离真实值误差较大,且对复杂的旋转机械设备产生的振动信号不能实现参考轴的瞬时频率估计.针对旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种新的旋转机械升降速阶段振动信号瞬时频率估计算法--STFT Viterbi拟合法(STF_TViterbi algofithm fit,STFT_VF).该方法采用STFT对振动信号进行时频分析,从而得到时间离散点和频率离散点组成的网格面,然后运用Viterbi算法实现对参考轴信号的瞬时频率估计.STFT VF方法极大地降低了噪声和干扰对瞬时频率估计结果的影响,实现了对复杂旋转机械振动信号的瞬时频率估计,且结果精度高.仿真和实际测试试验验证了本方法的正确性.     

基于参数自适应时频分布的瞬时频率估计

为了跟踪信号在不同时刻的频率变化情况，需要估计其瞬时频率。本文分析了瞬时频率与非平稳信号的时频分布之间的关系，提出了一种采用自适应信号子空间分解的参数自适应时频分布（PAD），以及基于PAD峰值检测的瞬时频率估计方法。数值仿真和对实测信号的瞬时频率估计实验结果表明，该方法对于调频类信号的估计性能优于其他常用的瞬时频率估计法，且抗噪声干扰能力强，为时变频率非平稳信号的瞬时频率估计提供了新的手段。     

一种基于瞬时频率的多普勒畸变声信号校正方法

运动声源信号中广泛存在多普勒效应影响,针对其引起的频移、频带扩展问题提出了一种校正方法。信号的频率非平稳性的还原通常使用重采样方法,而建立一组重采样时间序列就是该方法的核心。对于多普勒畸变信号,瞬时频率与原信号频率有着密切的关系。仿真信号和实验信号处理结果显示,多普勒效应带来的频带扩展问题得到了较好的解决,畸变信号得到了有效校正。     

基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断

针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题,提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法,并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线;然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线;最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线,采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性,转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。     

基于瞬时频率估计的旋转机械阶比跟踪

提出了基于瞬时频率估计(Instantaneous frequency estimation,IFE)实现旋转机械阶比跟踪的新方法,其优点是简化了阶比分析对硬件的要求,用软件的方法实现了阶比跟踪,仿真与实际测试试验验证了本方法的正确性。本方法实现了旋转机械非平稳振动信号中参考轴瞬时转速的跟踪、估计算法,为阶比分析的实际应用提供了一种新方法,是对原有阶比跟踪技术的有力补充,特别适合于虚拟仪器发展的要求。     

不均衡数据下基于CS-Boosting的故障诊断算法

针对传统Boosting算法在训练样本不均衡数据情况下不能较好地实现转子系统故障诊断的问题,提出了一种基于代价敏感度框架的Boosting故障诊断算法CS-Boosting.该算法建立了一个代价敏感损失函数,通过先验概率公式计算正样本与负样本的惩罚因子,并通过决策规则的训练使代价损失函数最小化.将该算法应用到滚动轴承故障诊断中,并与传统的Adaboost算法进行对比.试验结果表明,在转子系统不能获取更多故障数据的情况下,该算法的故障诊断性能较其他算法有明显的提高.     

基于瞬时频率估计及时频滤波的阶比分量提取

在虚拟式旋转机械特征分析的研究中，利用基于瞬时频率估计的阶比跟踪结合Gabor时频滤波实现了阶比分量的提取。实际测试验证了该方法可有效地实现旋转机械非稳定振动信号中各阶比分量的提取。该方法简单、有效，且只需用软件算法实现，有很好的应用前景。     

基于位移信号的磁悬浮飞轮转速估计

针对测速传感器故障情况下磁悬浮飞轮不平衡振动抑制所需的高精度的转速信息的提取,提出了一种通过预先提取转子位移信号和转速信号构建BP神经网络模型,从而通过位移信号实时估计转速的方法;通过MATLAB/Simulink构建了磁悬浮飞轮系统模型,以仿真得到的位移和转速数据训练出一个神经网络模块,以此实时估计转速,得到恒速和变速两种情形下的转速估计结果,并与测速传感器获得的转速进行比较。仿真和实验结果证明,该转速估计方法在恒速和变速时均估计效果良好,实验估计误差不超过20 r/min。     

基于AR谱的频率估计改进方法

在振动信号测量中,为了提高AR谱估计器频率估计的精度,提出一种基于AR谱估计的频率估计改进方法.通过在测量过程中调整采样频率,达到提高频率估计精度的目的.仿真实验结果说明,该方法简单、有效,有工业应用的前景.     

一种新的正弦信号频率估计方法

将二阶陷波器进行级联,构造自适应多频陷波器,实现对多个信号频率的估计.二阶陷波器的参数采用改进的最小平均指数算法LMP(Least Mean P-power)算法同步进行优化,以得到信号频率.仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于单频和多频信号均具有较好的估计结果,噪声干扰在一定程度上影响频率估计精度和估计速度.     

基于低次故障特征阶比系数的变转速滚动轴承等效转频估计算法

基于时频表达的阶比跟踪算法能够帮助实现变转速旋转设备的故障诊断而不依靠转速计的帮助。然而,滚动轴承振动信号的时频表达却因缺少明显且易提取的转频成分使得该算法无法得到应用。为此,引入瞬时故障特征频率作为滚动轴承的等效转频,并提出基于低次故障特征阶比系数的估计算法对其进行提取。根据转频的变化范围确定基本滤波带宽并沿频率轴构造一组带通滤波器对原信号进行带通滤波。计算各带通滤波结果的包络时频谱并提取相应的等效转频趋势线。利用等效转频趋势线对相应的滤波结果进行重采样并计算故障特征阶比包络谱。将各阶比包络谱中与一、二、三次故障特征阶比相对应的幅值之和作为标准确定最优滤波带宽与相应的等效转频趋势线(瞬时故障特征频率趋势线)。利用该趋势线对原始信号进行故障相角域重采样,所得结果故障特征阶比包络谱即可用于滚动轴承的故障诊断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

基于冲击脉冲法诊断滚动轴承故障的研究

在分析冲击脉冲诊断原理、实施要点和轴承状态判别的基础上,从不同的侧面去展示和研究滚动轴承的振动特征。揭示了机器在不同运行状态下,轴承的状态及故障的原因和部位。为滚动轴承振动物理本质的诊断研究提供了可靠的分析技术。     

基于集总经验模态分解和极坐标表示的瞬时转速诊断方法

为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解（EEMD）和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明：构成本征模态函数IMF6分量的主频率为8.3Hz（0.5谐次）,经过EEMD分解提取了0.5谐次成分,其幅值可作为判别单缸失火故障的特征值;将0.5谐次相位及其变化规律与极坐标表示结合,能够直观准确地定位故障。     

基于多状态MOG-HMM和Viterbi的航空发动机突发故障预测

针对航空发动机的突发故障,提出了一种基于多状态混合高斯隐马尔科夫模型(mixture of Gaussian hidden Markov model,简称MOG-HMM)和Viterbi算法相结合的预测方法。首先,根据航空发动机突发故障的历史监测数据建立多状态MOG HMM模型,确定状态数、状态转移矩阵、观察值概率分布以及最终的突发故障状态;然后,对新采集的观测数据,通过Viterbi算法解码出该观测数据对应的当前状态;最后,计算该状态到达突发故障状态的时间间隔,从而可以对突发故障进行预测。仿真和实验结果表明,该方法能够实现对突发故障的预测,并且符合标准预测指标的要求。     

Signal Separation and Instantaneous Frequency Estimation Based on Multi-scale Chirplet Sparse Signal Decomposition

An approach based an multi-scale chirplet sparse signal de-composition is proposed to separate the multi-component polynomial phase signals, and estimate their instantaneous frequencies. In this paper, we have generated a family of multi-scale chirplet functions which provide good local correlations of chirps over shorter time inter-val. At every decomposition stage, we build the so-called family of chirplets and our idea is to use a structured algorithm which exploits information in the family to chain chirplets together adaptively as to form the polynomial phase signal component whose correlation with the current residue signal is largest. Simultaneously, the polynomial instantaneous frequency is estimated by connecting the linear frequen-cy of the chirplet fixations adopted in the current separation. Simula-tion experiment demonstrated that this method can separate the com-ponents of the multi-component polynomial phase signals effectively even in the low signal-to-noise ratio condition, and estimate its in-stantaneous frequency accurately.     

基于ASTFA的广义解调方法及应用

结合自适应最稀疏时频分析（ASTFA）和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解,得到分量信号及其相位函数;然后,提取该相位函数的二次项及高次项,获得解调相位函数;之后利用解调相位函数对分量信号进行广义解调;最后对广义解调后的信号进行频域分析,提取特征信息。仿真和实验分析结果表明,基于ASTFA的广义解调方法非常适用于处理多分量频率调制信号,能够有效提取滚动轴承在变速工况下的故障特征信息。     

基于多通道振动信号的港机车轮轴承故障诊断

提出一种基于多通道振动信号的港机台车车轮轴承故障诊断的方法。通过分析港机台车车轮轴承的特殊性,阐述现有轴承故障诊断方法以及存在的问题,并指出了基于多通道振动信号分析方法的优势。描述了系统信号采集硬件构架,充分发挥现代计算机的高速运算,大容量存储能力,利用多进程并发,采用模块化思想,搭建了分析系统用户界面软件。通过时域、频域、功率谱、静态参数等多种信号分析方法对振动信号进行分析,实现对轴承的故障诊断。实时监测和离线分析大量现场数据结果表明,该故障诊断系统诊断方便,无需停工,成功率高,符合港机台车车轮轴承故障在线诊断要求。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。