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.     

解调分析的一种优化方法

在分析当前的解调方法原理和实现方法的基础上，针对宽带解调方法将不包括故障的两时域相加信号，也以频率之差作为调制信号解出而引起误诊断的特点［４］，提出将带通滤波与希尔伯特变换和细化重抽样有机结合起来的解调算法。提高了解调分析的速度和精度，克服了希尔伯特变换应用的局限性。     

复解析带通滤波器及其在解调分析中的应用

复调制带通滤波器具有负频率为零、冲击响应函数实部和虚部有 90°相移的特点 ,能将带通滤波和希尔伯特变换合为一体 ,只要选择合适的滤波参数 ,在解调分析中将不包括故障信息的时域相加信号滤掉 ,且能避免广义检波滤波解调分析中的混频效应。利用此原理 ,并将最大细化倍数与带通滤波器的宽度之间建立了严格的数学关系 ,以避免为了大幅度提高运算速度而只对选抽点进行变换可能产生的频混现象 ,优化了现代设备故障诊断广泛应用的窄带希尔伯特变换解调分析的算法     

振动调频信号的循环平稳解调原理与实现方法

含有齿轮、滚动轴承等零部件的机械故障振动信号中，有一类信号称为频率调制信号（或称调相信号）。运用循环平稳分析理论，推导调频信号的循环自相关函数结果，并从理论上推导和分析了运用平方解调（或广义检波滤波解调）的方法实现对循环自相关函数的低频切片函数和高频切片函数进行解调的原理和方法，仿真验证理论推导正确，解调效果很好。最后通过对齿轮箱实测故障信号进行分析，验证该方法有很好的解调效果。     

机械故障诊断技术中的信号处理方法：时频分析

当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时，时域分析和频域分析因其自身的局限，无法取得很好的分析效果，需要使用时间和频率的联合函数来表示信号，即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考和指导。     

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。     

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。     

一种时域解调激光干涉仪调制信号的方法

针对某低频水平振动校准设备的激光干涉仪,利用NI公司的多功能采集卡,采集激光干涉仪的调制信号及与其同相位的电容式位移传感器的输出信号.根据激光干涉仪调制原理,提出一种时域解调调制信号的方法.根据调制信号条纹的时域特性和它被限幅的实际特点,利用labview软件实现了信号的解调,并将电容位移传感器信号作为参考信号,还原解调后信号的相位,从而得到振动台高精度的振动波形.实验证明,此方法对连续振动信号的解调效果良好,具有较好的重复性和稳定性,精度可达到激光干涉仪发射激光波长的四分之一.     

变步长频率加权能量算子在轴承故障诊断中的应用

通过包络解调可以提取调制信号中的周期成分来实现轴承故障的早期诊断与预警。但在进行包络解调时,需要解调信号必须为单调幅调频信号,且解调效果容易受到其他干扰信号的影响。频率加权能量算子较包络解调具有更高鲁棒性,但频率加权能量算子在离散化时使用的中点平均差分方法对中心频率较低的调制信号进行解调时鲁棒性较差。因此变步长频率加权能量算子通过改变步长参数来增强其在中心频率较低时的鲁棒性。通过分析与试验验证表明,变步长频率加权能量算子在整个频带都具有较好的解调效果。变步长频率加权能量算子可以在信号未经分解的前提下实现不同共振频带的解调,所以具有更强的工程应用价值。     

基于ICEEMDAN方法和频率解调的行星齿轮箱故障电流信号特征分析

为了从电流信号中准确地提取行星齿轮箱故障特征,提出了基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解和频率解调分析的故障诊断方法。通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解将感应电机电流信号自适应地分解为一系列本质模式函数;根据故障频率调制供电频率的特性,以瞬时频率最接近供电频率为优选原则,优选出含有故障信息的本质模式函数作为敏感分量;并对敏感分量进行频率解调,通过频率解调谱诊断行星齿轮箱故障。齿轮箱试验分别采集太阳轮、行星轮以及齿圈三种局部故障状态的电机电流信号;信号分析结果表明该方法不仅可以减小定子电流噪声的影响,而且可以有效地提取复杂信号中的故障特征频率。     

调频信号的数字化解调

介绍一种用3参数正弦波拟合算法实现的、绝对收敛的4参数最小二乘正弦波拟合算法，给出了其收敛区间、绝对收敛判据以及实现过程，在此基础上讨论实现正弦载波的调频信号的精确解调问题，使用一个周期的正弦波曲线模型的滑动拟合法，实现了频率调制信号波形的精确解调，在调制信号是方波的情况下，给出了频率解调的仿真结果和其它参数的波动情况；在1个实测调频曲线波形上进行的解调分析，给出了频率调制波形的解调结果，同时，在调制信号也是正弦波的情况下，给出了解调失真的计算方法和结果。本方法是评价载波为正弦波的调频信号的一种优良方法，准确度高、分辨力强，可用于调频信号源及其解调设备的指标评价和计量测试。     

基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用

从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的Hilbert变换解调法.严格证明了在利用Hilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波器通带范围包括调制信号的部分频率成分,就可解调出被调制信号的周期成分.为了避免对所有的解调信号序列进行包络谱分析,提出按峭度值最大化准则选择一组含有丰富故障信息的解调信号序列进行包络幅值谱分析.基于以上讨论,给出了实用的基于STFT的振动信号解调算法.为了验证提出的解调算法的有效性,用该算法对仿真和实际轴承故障信号进行了解调分析,分析结果表明,利用该算法能有效地检测轴承故障.     

基于Teager能量算子和ZFFT的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调制现象。Teager能量算子相比于Hilbert变换在运算速度和解调精度方面具有明显优势,但其不能提供足够高的分辨率来解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过轴承故障模拟实验,对采集的正常、内圈轻微、严重故障的轴承振动信号进行Teager能量算子解调,然后对其包络进行复调制细化谱分析,得到轴承回转频率及其谐波,内圈故障特征频率及其谐波、边频带。随着轴承内圈故障程度的增加,内圈故障特征频率、边频带的幅值明显增大,可作为滚动轴承内圈点蚀故障特征参数。     

振动调频信号的时延二次变换解调研究

调频信号在频谱上具有与调幅信号相同的频率分布特征，然而，轴承和齿轮故障诊断中常用的解调方法却只适用于调幅信号，不能分析调频信号。基于以上问题，从确定调频信号频率分量幅值的贝塞尔函数的性质出发，分析了平方解调法不能对调频信号进行解调的原因。分析过程中发现由于贝塞尔函数的一些特殊性质，使得常用的解调方法不再适用于调频信号。针对这个原理，本文提出利用时延二次变换（信号与时延信号的乘积）打破调频信号边频分量的贝塞尔函数的特殊性，使得变换之后的信号中包含有调制频率，从而实现了对调频信号的解调。     

基于多小波包-能量算子解调的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合标准的单支信号,实现信号的降噪及复合故障分离;最后采用能量算子解调方法解决信号的调制问题,完成故障信息的识别。滚动轴承内、外圈故障信号分析结果证明该方法的有效性。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

调相信号的数字化解调

通过单周期正弦波曲线模型的滑动拟合法,获得正弦序列的瞬时频率信息,使用对瞬时频率的积分运算,实现了正弦载波相位调制信号波形的精确解调.在调制信号是方波的情况下,给出了相位解调的仿真结果和其它参数的波动情况;在1个实测调相曲线波形上进行的解调分析,给出了相位调制波形的解调结果;在调制信号也是正弦波的情况下,给出了解调失真的计算方法和结果.本方法用于评价载波为正弦波的调相信号时,具有准确度高、分辨力高的特点,可用于调相信号源及其解调设备的指标评价和计量测试.     

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。     

基于ASTFA和SDEO解调的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障信号的调制特点,提出基于自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis,ASTFA)和对称差分能量算子(Symmetric Difference Energy Operator,SDEO)相结合的解调方法,用于提取故障信号的瞬时幅值和瞬时频率信息。采用ASTFA方法分解行星齿轮箱故障信号,得到若干个单分量信号,采用SDEO进行解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算得到包络谱。采用该方法分析行星齿轮箱故障仿真信号和故障实际信号,结果表明,该方法能准确地提取故障特征,实现行星齿轮箱故障诊断。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。