航空发动机整机振动信号分析

为了解决航空发动机的整机振动分析问题,提出一种基于谐波小波的振动信号分析方法。首选对振动信号进行谐波小波变换,得到信号的时频表示;根据时频图提取信号特征,得到信号的特征频率;根据与基频信号的对比,识别发动机的振动故障类型。实验结果表明,该方法可以准确地识别出发动机的三种典型振动故障。与传统基于小波分析方法相比,基于谐波小波的方法具有更准确的振动故障特征识别能力,适用于振动信号的分析。     

多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估

工业机器人谐波减速器工况循环往复,仅依靠单一传感器难以刻画其运行状态全貌且会导致健康状态评估结果不确定性高.为此,提出了多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估方法.首先对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,构造出时频图以描述其运行状态特征;再运用基于小波变换的图像融合方法将多个传感器的时频信息进行融合以全面刻画谐...     

谐波小波时频图在齿轮故障诊断中的应用

谐波小波具有简单的时频表达式和更加普遍意义上的正交性，在频域具有良好的盒形谱特性，以及简单快速的FFT分解算法。根据其FFT分解算法构造出谐波小波的时频网格图、时频等高线图与时频剖面图，并用它们成功提取出某试验台齿轮箱的周期性断齿冲击信号，说明谐波小波具有较大的工程应用价值。     

基于内燃机振动信号的可视化识别诊断

为提高故障识别诊断的精确度和实时性,有效解决内燃机多分量、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于改进局部二值模式(ILBP)与双向二维主成分分析(TD-2DPCA)的内燃机振动信号可视化故障识别诊断方法。针对传统时频方法在分析内燃机振动信号中,存在时频分辨率低及交叉干扰项的问题,将经验小波变换(EWT)与同步压缩小波变换(SST)应用到内燃机振动信号的时频图表征中;利用ILBP提取图像的纹理特征,并对ILBP图谱采用TD-2DPCA降维,将降维后的编码矩阵向量化后得到图像的特征参数;通过支持向量机(SVM)和最近邻分类器(NNC)分别特征向量进行训练、测试,实现内燃机的故障识别诊断。在内燃机气门间隙故障8种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验中,均得到较高的分类精度;通过参数的合理优化,在保证了分类速率的同时,最高识别率达到96.67%,对比其他方法,充分表明该方法在内燃机故障诊断中的有效性。     

应用改进复Morlet小波识别电力变压器绕组模态参数

为准确识别电力变压器绕组模态参数,据某10 kV实体变压器绕组轴向激振实验结果,采用复Morlet小波对自由振动信号进行时频变换;使用改进的Crazy Climber算法提取时频图中小波脊线,获得变压器绕组前四阶固有频率及阻尼比,并将计算结果与PolyMax频域识别方法结果对比验证。结果表明,该方法能准确识别出变压器绕组前四阶固有频率,能更清晰显示信号能量随时间频率分布。基于复Morlet小波变换的模态参数识别方法抗干扰性能力较强,适合识别变压器绕组类复杂结构模态参数。     

核电站扩建工程爆破开挖振动信号的HHT分析?

通过对田湾核电站二期扩建工程爆破施工的振动监测,得到了大量的试验数据,经由Hilbert-Huang变换(HHT)方法处理,分析论证了此方法运用于爆破地震波处理的科学性和可行性。第一步,用经验模态分解信号,得到了振动信号的固有模态分量,考虑到噪声信号的干扰,又对信号进行了改进算法的滤波处理;之后,对各个分量进行Hilbert变换,得到了信号的时频能量谱;针对时频能量谱分析,得到了信号的时频特性;从得到的瞬时能量谱中得到了3段微差起爆的间隔时间,为检测雷管的质量提供了新方法;而边际谱分析提供了一个频域分析的新角度。     

基于改进经验小波变换的滚动轴承故障特征提取方法研究

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。通过包络分析和对包络曲线进行阈值分割修整的方法来确定经验小波变换分解的模态数和频率边界,解决传统经验小波变换需要预先设置分解模态数和难以对信号频谱进行适当分割问题,以实现对振动信号故障信息更准确的描述。实验表明,该频谱分割方法能够有效检测信号最佳模态分解数,使得信号的频谱分割更为容易、可靠。相比传统EWT和EMD,改进经验小波变换的滚动轴承内圈、外圈Hilbert变换时频图对振动信号的故障相关特征描述更为清晰,在滚动轴承故障特征提取方面表现更为优越。     

改进增强峭度图和增强包络谱在滚动轴承故障诊断上的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。     

爆破振动信号的时频分析

爆破振动信号的研究方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论FOURIER变换(FT)和短时 FOURIER变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破振动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破振动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好的对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破振动信号的时频分析。     

噪声和振动信号的谐波小波时频表示

谐波小波变换的时频表示方法应用于持续时间、带宽和采样率差别很大的多种目标的噪声和振动信号处理当中,将其结果与基于STFT方法的结果进行了比对,并给出了其在不同应用场合的参数。结果表明,谐波小波方法用于信号的时频表示,具有很好的灵活性和突出的性能优点,有较好的应用前景。     

谐波窗方法及其在裂纹故障识别中的应用

分析了谐波小波的优点。在研究谐波小波的频段分解的基础上，提出了不分层分析的谐波窗方法。推导了谐波窗的频段分析表达式，并给出了实现过程。该方法显示了小波分析的窗口伸缩功能．但避免了在基于二进的小波变换过程中，由于隔点采样导致的信息丢失现象。利用该方法对3个数字信号进行分析，体现了该方法对近频信号和微弱瞬态信号的识别能力，也体现了该方法对淹没在强噪声中微弱周期信号的提取能力。利用该方法，对某汽车齿轮箱的裂纹故障产生的原因进行振动信号的频域识别，得到了满意结果。     

工件底孔直径对冷挤压内螺纹振动信号的影响

通过研究不同工件底孔直径下冷挤压内螺纹的振动信号,并对其在时域、频域及时频域上的分析,研究了在不同工件底孔直径下,冷挤压内螺纹振动信号的变化规律,进而从振动信号方面解释不同工件底孔直径对冷挤压内螺纹的影响。研究结果表明,随着工件底孔直径的增大,振动信号的振动幅值相继减小,振动信号的频率从高频向低频移动,振动信号能量主要分布在625～1250Hz范围,且振动信号的总能量不断减小。     

齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究

在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法.时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取.基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法.试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取.     

探测信号中周期性冲击分量的奇异值分解技术

机械设备振动信号中是否存在周期性的冲击分量是其有无故障的重要标志。通常检测的机械振动加速度信号 ,由于信噪比太低 ,即使存在周期性的冲击分量也往往被淹没在强的背景噪声之中。通过时域波形和频谱等基本分析手段来探测振动加速度信号中的周期性冲击分量往往是困难的。本文在总结基于奇异值分解的信号周期分量探测原理的基础上 ,针对现有信号奇异值分解技术存在的问题 ,对信号奇异值分解矩阵的构造方法作了重大改进。通过应用实例显示 ,用改进后的信号奇异值分解技术探测振动加速度信号中的周期性冲击分量是可行的     

基于谐波窗方法的转子轴心轨迹提纯

轴心轨迹是旋转机械转子振动信号时域分析的重要内容之一,不同的轴心轨迹反映出不同的转子运动状态或故障的基本信息。在深入研究谐波小波盒形频谱特性的基础上,采用了不分层分析的谐波窗方法来提纯轴心轨迹。该方法实现了真正意义上的信号任意频段的任意细化,可以将感兴趣的频段提取出来,然后进行时域重构,就能得到提纯的轴心轨迹。文中对小型转子试验台轴心轨迹的成功提纯验证了该方法的有效性。该方法具备算法简单,易于现场采用等优点,为转子故障信号的分析创造了条件。     

基于缸盖振动信号频域特征识别气缸压力的研究

在不同的燃烧状况下同时测量缸盖表面振动信号和缸内压力信号,对平均处理后的信号进行频域分析,发现缸内压力信号中相对于基频前50阶的谐波分量包含了所关心的主要信息.根据频域分析得到的复数谱的对称特性建立了训练样本,并对建立的BP和RBF神经网络进行训练.训练的结果表明RBF神经网络可以在更短的训练时间内,获得更小的均方误差.利用不同的神经网络进行了缸内压力信号的识别,识别的结果表明,RBF神经网络识别的精度高于BP神经网络.     

小波包在提升机减速箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时－频局部化特性,为实现对振动信号在不同频率范围内对应不同零部件故障特征信息的分离和提取,及机械故障诊断提供了有效的分析手段。文中给出了利用小波包在煤矿提升机主减速箱故障诊断中提取微弱故障特征的实例。     

Spectral shift of damped harmonic vibrations and methods for compensation

Resonators, especially quartz devices, can be used as remote sensors. The signal they produce as pulse response consists of a damped harmonic vibration where the natural frequency contains the information about the measured quantity. Under the viewpoint of noise and interference the most efficient evaluation of the signal can be carried out in the frequency domain. For an undamped vibration the spectrum has a peak at the actual natural frequency. The problem is that the maximum of the spectrum of a damped vibration depends on uncertain parameters: damping and phase shift. In this paper several methods are discussed with which this effect can be eliminated, so that the natural frequency may be determined regardless of these parameters. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

Wavelet energy spectrum for time‐frequency localization of earthquake energy

The authors recently developed a method for time‐frequency signal analysis of earthquake records using Mexican hat wavelets. Ground motions in earthquakes are postulated as a sequence of simple penny‐shaped ruptures at different locations along a fault line and occurring at different times. In this article, a wavelet energy spectrum is proposed for time‐frequency localization of the earthquake input energy. The ground acceleration generated by a simple penny‐shaped rupture is used as the basis to form the mother wavelet. The symmetric Mexican hat wavelet is chosen as the mother wavelet. The spectrum is presented pictorially in a two‐dimensional, time‐frequency domain. The proposed wavelet energy spectrum can be used to observe the evolution of the frequency contents of earthquake energy over time and distance of the site from the epicenter in a more accurate manner than the traditional time series (accelerogram) or frequency domain (Fourier amplitude spectrum) representation. It can be viewed as a microscope for looking into the time‐frequency characteristics of earthquake acceleration records. The wavelet energy spectrum provides frequency evolution information to be used in the structural design process. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol 13, 133–140, 2003; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/ima.10038     

一种适用于被动声学监测系统的海豚回声定位信号快速检测方法

被动声学监测仪已成为海豚的声信号研究的重要手段。为解决监测系统计算速度慢、检测正确率低等问题,满足低功耗长期工作的需求,文章结合海豚回声定位信号的时域特征,提出了一种快速检测方法。该算法不需要进行快速傅里叶变换和频域分析,因此大大提高了计算速度并有效降低了系统算力需求,进而延长被动声监测系统的工作时间和提高工作效率。使用野外和室内采集的中华白海豚以及宽吻海豚声信号数据进行测试。测试结果表明,检测速度大幅提高,且检测正确率达到90%以上。