汽轮机振动信号的经典谱估计仿真研究

汽轮机振动信号的频谱分析是提取故障特征的有效方法,对其故障诊断具有重要的意义。对振动信号经典谱分析中常用的算法进行了仿真研究,在算法仿真的基础上利用各算法对实测振动信号进行了功率谱分析,并对分析效果及算法性能进行了对比。最后指明了经典谱估计算法的特点和在实际应用中的局限,并给出了进一步改进的方法。     

基于LabVIEW的汽轮机振动信号分析系统

设计了基于LabVIEW的汽轮机振动信号分析系统.阐述了仿真信号的生成,系统菜单的设计,机组振动数据的读入,信号的加窗处理.实现了信号的基本时域和频域分析,它可广泛应用于电力系统.     

改进周期图法功率谱估计中的窗函数仿真分析

周期图法是功率谱估计的一种基本方法,但该方法不满足一致性估计条件,谱估计的分辨力和方差都很难满足实际应用需要.因此采用其改进方法(即Welch法)估计信号功率谱,并结合该方法对四种典型窗函数的谱估计性能进行了具体的仿真,就其中的频率分辨率、采样信号的数据长度与窗函数的特性等因素之间的关系,进行了详细的讨论,重点分析了窗函数对谱估计的影响,指出了它们的优缺点,得出了不同数据类型与估计方式下的功率谱标准方差的均值.最后,根据实验结果并结合窗函数的评价指标,指出了选取合适的窗函数应注意的一般原则,具有一定的实际指导意义.     

随机振动多窗口谱分析法模型建立及统计分析

针对随机振动中谱估计算法,分析了周期图估计算法对噪声系列的功率谱相关系数及加窗造成的信息损失,在此基础上分析了由直接谱估计算法构建的多窗口谱分析法,建立了其噪声模型,推导了估计方差减小与参与运算的窗口数的关系。针对白噪声序列,得到MTSA估计器避免加窗而造成信息损失时窗口数与信号序列的关系,最后推出了MTSA估计器的统计特征。     

周期信号加时窗后的频谱分析与仿真研究

研究工作中用EDA工具对周期性信号作频谱分析问题时,由此得到的频谱分析与周期性信号频谱的理论分析存在着一定的偏差.理论的信号幅度谱具有谐波性,是离散的谱线,而仿真环境下的谱线在频率点有畸变.通过信号谱分析的理论,结合EDA仿真工具分析的特点,将两种频谱分析的偏差来源归结于周期信号的时域加窗效应.分析r频谱产生偏差的原因,并对理论分析谱和仿真分析谱的特点给予归纳.最后的仿真分析也证实了给出的分析结果.     

工业汽轮机振动故障分析与处理技术研究

工业汽轮机的振动是影响整个机组安全平稳运转的最主要原因,产生振动的因素较多,如转子不平衡、热变形、不均匀、共振、碰撞等,还涉及轴承方面的自激振动,包括油膜振荡、汽流激振等。本文结合某台汽轮机的实际状况,对汽轮机的异常振动进行故障分析,并提出了处理技术方案。     

航空发动机整机振动测量和分析方法

目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求。选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用合适的软件分析方法,迅速准确地测量发动机的振动值并分析振动频率是发动机厂、所对发动机整机台架试验的要求。在发动机整机振动测量选择了压电式加速度传感器并使用带有抗混滤波的差分放大器以消除频率混叠和共模干扰,编写了专门的振动分析软件,在振动分析软件处理中采用Butterworth滤波器和Flat Top窗函数。该方法能够满足发动机生产厂提出的通带平滑度≤±5%,阻带衰减大于-30dB/倍频程的滤波要求以及对振动测量精度≤±5%的要求。通过研究提出的航空发动机整机振动测量方法准确可靠,能够满足发动机厂、所对试车台架整机振动测量的要求。     

基于LabVIEW的汽轮机振动监测系统的研究与开发

以传感器、数据采集卡、工控机为硬件条件,在虚拟仪器软件LabVIEW开发平台上,进行汽轮机振动数据的采集、显示、分析等功能的设计,实现汽轮机监测仪表中的振动信号监测的全部功能,且为汽轮机故障诊断的开发提供了条件.     

基于嵌入式技术的汽轮机振动信号分析仪

嵌入式技术在信息采集及处理领域有广泛的应用.论文以嵌入式技术为核心进行了汽轮机振动信号分析仪的设计与开发.硬件组成上,采用基于嵌入式微处理器的多CPU并行结构,分为以ARM处理器LPC2292为核心的嵌入式数据采集单元和以ARM处理器LPC1768为核心的嵌入式数据处理单元,二者之间通过基于双端口RAM的共享内存进行高效数据通信.汽轮机振动信号处理算法以Welch功率谱估计算法为核心,兼顾谱估计的分辨力和方差性能.软件设计采用层次化结构,在嵌入式操作系统μCLinux和嵌入式数据库管理系统SQLite的基础上进行数据采集、处理及分析程序的开发.所设计开发的汽轮机振动信号分析仪在工业现场得到了很好的应用,实时性和谱估计质量均能满足工业现场对汽轮机组进行故障检测与诊断的需求.     

振动信号频谱分析中的加窗及加窗幅值修正

在振动信号频谱中,为了消除加窗导致的信号频谱幅度的不一致问题,通常需要对加窗后信号的频谱进行幅值修正。一般情况下,幅值修正过程遵循两个原则：幅值相等原则和能量相等原则。结合航空发动机振动信号处理中的类似问题,遵循幅值相等原则,结合工程实践,通过理论分析和数值仿真分析的方法,提出了一种基于正弦校准信号的加窗幅度修正的方法。该方法利用正弦校准信号频谱的特点,以及相关的信号处理理论和方法分析得出,加窗幅度修正系数为窗函数序列的直流分量。此外,依据该方法给出了5种常用窗函数的加窗幅值修正系数,并用数值仿真的方法对     

基于振动模型的直升机行星齿轮故障分析与仿真研究

针对直升机主减速器进行基于振动信号的故障诊断试验需要高昂费用的问题,以直升机主减速器的行星齿轮系统为例,对理想条件下McFadden建立的模型进行分析与改进,推导了振动信号的时间延迟模型,从而确定了系统运行时边频的相位变化。分析了行星齿轮系统振动信号的产生与变化规律,建立了故障状态的振动信号模型,并对其进行仿真。通过振动信号的仿真比较,为行星齿轮系统的故障监测与诊断提供借鉴。     

信号频谱分析装置的研究

利用计算机和Ａ／Ｄ采集卡采集实时信号，经ＦＦＴ软件处理可得对应信号的频谱，并可对多种信号进行处理分析。装置简单，经济实用。     

航空发动机转子振动信号的早期故障分析

由于飞机涡扇发动机是旋转动力机械,早期故障振动信号具有周期性的特点,可将多重自相关用于检测微弱周期性振动信号;针对某型航空发动机空中停车前的早期故障振动信号,通过多重自相关运算,再对信号进行频谱分析,就能准确检测出淹没于强噪声中的微弱周期性信号的频率信息和幅值信息;多重自相关检测方法能够从复杂的航空发动机振动信号中提取出早期的微弱故障信号,从而对早期故障进行有效的分析。     

机械振动信号远程测试与处理技术的研究

针对机械振动信号远程测试系统服务器组建的问题;对Matlab Web Server技术进行了研究,并利用该技术将Matlab的计算、图形展示功能与Web服务器的网上信息浏览服务的功能进行结合;给出了一套振动信号远程测试与处理系统的组建方案;用户使用该系统通过Internet对转子实验台进行远程操作实验;结果表明,利用该系统实现了对远程转子实验台的信号采集与分析处理;该技术的应用增强系统的可操作性,丰富了系统功能,简易了系统开发的难度,同时降低了对用户的要求。     

钻柱振动信号的分析与应用

在钻井过程中,通过对钻柱振动信号分析,获取当前地层以及钻具的工作状态的特征频率。     

ADS-B信号交织概率仿真与分析

ADS-B技术自应用之初就面临与二次雷达应答信号的同频交织问题.针对ADS-B信号交织概率估计问题,在假定ADS-B信号与二次雷达应答信号在单位时间内随机到达某ADS-B地面接收站的条件下,通过仿真得到ADS-B信号交织概率的数值解.在适应离散随机事件求解概率问题的经典泊松分布和二项分布数学模型的框架下对数值解进行分析,得到两种数学模型中关键参数的表达式,并相互印证其正确性,从而获得基于数学模型的ADS-B信号交织概率的估计算法.     

Research of Theoretical Methods Precision of the Amplitude-Phase-Modulated Signal Spectrum Calculation

The offered method of the amplitude-phase-modulated signal spectrum calculation is described. Using the known and offered methods of spectrum calculation, the signals obtained in case of use of range of known and new varieties of phase and amplitude-phase modulation were researched. It is shown, that the offered method ensure a high precision and reduction of research duration in case of spectrum calculation of such signals in comparison with the known methods of spectrum calculation.     

基于现代信号处理的谱分析方法研究

Ensemble Empirical Mode Decomposition(集合经验模分解)是对EMD算法的改进,是一种新型的信号处理方法。本文基于EEMD提出一种新型算法EEMD-RLS,并对滤波后信号进行谱分析。结果证明:与经典的功率谱分析方法相比,本文通过滤波后的谱分析具有更好的分辨率。     

运动想象功率谱信号的模糊融合研究

在由容积传导采集的脑电数据中,可用于识别的信号非常模糊。为此,对三通道采集的运动想象脑电数据进行分析,融合多个识别结果以提高识别效果。预处理三通道采集的脑电数据,分别计算每个通道的功率谱,提取运动想象相关的功率谱值作为特征值,应用线性识别方法及Choquet模糊积分对得到的多个结果进行融合。使用2003年国际BCI竞赛数据和实验室测得的数据验证融合效果,结果显示融合后的识别准确率明显高于单一识别器。