基于循环统计量分析方法的我国干线轨道谱研究

轮轨相互作用产生的振动信号，二阶统计特性呈现周期性，是循环平稳信号，本文利用循环平稳统计理论，分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性，将其应用于轨道谱特性的研究，并与传统的方法进行比较，显示其在轨道谱数据处理中的优越性。     

基于循环统计量分析方法的我国干线轨道谱研究

轮轨相互作用产生的振动信号 ,二阶统计特性呈现周期性 ,是循环平稳信号。本文利用循环平稳统计理论 ,分析了二阶统计量循环自相关函数和循环谱密度的特性 ,将其应用于轨道谱特性的研究 ,并与传统方法进行比较 ,显示其在轨道谱数据处理中的优越性。     

基于定向循环均值的滑动轴承失稳信号分析

为综合描述滑动轴承转子系统在失稳状态下的振动状况,提出基于定向循环均值的信号分析方法。将用于单通道实信号分析的一阶循环统计量进行扩展并定义正交双通道融合复信号的定向循环均值,给出基于定向循环均值的轴心轨迹簇提取步骤。利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的失稳故障获取数据,分析结果表明,该方法不仅能提取系统在一截面内的周期性振动特征,揭示转子在指定循环频率处的旋向,且基于定向循环均值的轴心轨迹簇与传统全息谱相吻合,从而验证该方法的有效性。     

调幅信号谱相关密度分析中白噪声影响的研究

重点研究了加性高斯白噪声对调幅信号谱相关密度分析结果的影响。平稳信号的谱相关密度仅存在于频率轴上，但是由于谱相关密度分析为非线性二次变换，信号和噪声的交叉项也将干扰分析结果。本文通过对加性高斯白噪声干扰的调幅信号的理论分析，得到了加性噪声干扰在谱相关密度双频率平面上的分布特点，总结了该类型循环平稳信号谱相关密度图的分布规律，最后利用仿真信号验证了理论分析的正确性。     

一种分析循环平稳声场的近场声全息方法

提出循环平稳近场声全息技术,克服了以往近场声全息技术在分析循环平稳声场时的局限性.以往近场声全息技术将此类声场信号处理为平稳信号,抹杀了其统计参数随时间周期变化的非平稳特性,导致其全息图无法有效地表现声源特性.本技术以谱相关密度函数取代声压谱成分作为重建物理量.由于谱相关密度函数可以提取出循环平稳信号的二阶时变统计量的周期特性,并对循环平稳信号进行解调处理,使得该技术的全息图上不会因为边频带的存在出现虚假能量.实验研究表明,本技术可以更准确地提取循环平稳声场的信息.     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取了影响产品舒适性的特征信号,并以其功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用了二阶循环统计量循环自相关功率谱密度函数对平稳信号的解调特性,对产品振动信号的循环功率密度谱切片图进行了分析,得到了隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出了缺陷频率点。利用缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

谱相关密度分析在轴承点蚀故障诊断中的研究

利用谱相关密度提取轴承故障特征时需要在循环频率域和频率域上同时兼顾高分析带宽和高分辨率,从而使得该方法的计算量庞大,难以达到较高的分析精度.鉴于此,首次在循环平稳分析中引入解析的思想,利用解析形式的谱相关密度在循环频率域不存在高频特征的特点,提出运用时域选抽技术,在保证分辨率的同时降低分析带宽,减少计算量,从而得到更好的分析效果.本文以一般调幅信号解析形式的谱相关密度分析为基础,对滚动轴承点蚀故障模型进行了分析,推导了其谱相关密度分析的理论结果,给出具体的算法实现.仿真调幅模型和实际轴承故障信号,证实了理论分析的正确性和算法的可行性,同时也验证了谱相关密度分析对调幅特征的提取能力.     

基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。     

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.     

基于定向自适应核分布的滑动轴承油膜失稳信号分析

在定向Wigner分布的基础上,提出了定向自适应核时频分布。该方法将用于单通道实信号分析的自适应核分布扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向自适应核分布。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定运动状态时的旋向。与单通道信号的自适应核分布相比,正交双通道融合复信号的定向自适应核分布能更好地抑制交叉项以及具有更高的频率分辨率,此外定向自适应核时频分布与全谱分析结果相吻合,从而验证了该方法的有效性。     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取影响产品舒适性的特征信号,并以其对应的功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用二阶循环统计量循环谱密度函数的解调特性,对产品振动信号的循环谱密度函数切片图进行分析,得到隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出缺陷频率点。依据缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

基于相位差校正法的全息谱研究

针对传统全息谱在噪声干扰下精度降低的问题,提出了一种新的基于相位差校正法的全息谱分析方法。该方法首先对时域信号加窗截断后进行FFT变换,然后引入相位差法校正其频率、幅值和相位,最后合成全息谱图。通过仿真及对柔性转子实验台的振动信号的分析,表明基于相位差校正法的全息谱可以明显提高其分析精度,更加精确而有效地诊断旋转机械的故障。     

基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。     

基于弗德卡曼阶比跟踪的转子起停车故障特征提取方法及应用

针对传统起停车过程分析采用短时傅里叶变换提取瞬时幅值及相位会损失瞬变信息的不足,用弗德卡曼阶比跟踪原理（Vold-Kalman Filter Based Order Tracking,VKF-OT）结合全息谱原理,提出新的转子起停车故障特征提取方法。由转子起停车瞬态响应数据中提取随转速变化的阶比分量,通过各阶分量复包络直接求幅值、相位,能克服傅里叶变换的平均效应,保留转子振动瞬变信息;通过VKF-OT集成转子截面振动信息,结合全息谱理论绘制阶比全息瀑布图,提取转子起停车状态的故障特征,并用于起停车瞬态动平衡。结果表明,该方法可有效提取转子典型故障特征、降低转子系统一阶临界振动。     

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。     

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。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究

针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性。     

基于线振动台的液浮陀螺仪二次项误差系数标定方法研究

为提高液浮陀螺仪静态误差模型系数中二次项系数的标定精度,提出了线振动台振动整周期的方法来标定液浮陀螺仪。在充分考虑线振动台的寄生转动和垂直度误差,测试时产生的角振动以及陀螺仪的安装误差的基础上,设计了六位置法来标定陀螺仪二次项系数的标定方案。该方法抑制了线振动台的寄生转动、测试时产生的微小角振动以及陀螺仪的安装误差对标定精度的影响,能够提高液浮陀螺仪在线振动台上测试的精度。最后进行了相应的误差分析,验证了该方法能够准确的标定出陀螺仪的二次项误差模型系数,标定精度可达10~(-4)(°/h/g~2)数量级。     

发动机活塞异响声的循环统计量诊断法

基于循环统计方法对汽车发动机异响声音诊断，指出不同异响声的本质是由于不同零件故障激发出的共振频率不同。提出用循环相关函数的解调方法提取声音信号共振频率和共振带，应用于发动机活塞的二种故障诊断，取得了好的效果。该方法将减少汽车声音诊断法对经验的依赖，提高诊断的可靠性。