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定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。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油膜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内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。
相似文献
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《振动与冲击》2015,(10)
据自适应最优核设计准则,构造新的自适应径向墨西哥草帽型核函数时频分析方法。该方法能据分析信号分布自适应调节核函数的扩展方向及宽度,使在信号自项方向尽可能延伸,而不在信号自项方向的互项尽可能抑制,能克服传统时频分布中固定核函数缺乏对信号自适应能力的不足。给出自适应径向墨西哥草帽型核函数时频分布定义及算法,并与传统的短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布及小波变换方法对比分析。仿真结果表明,所提方法优于传统的时频分布方法,能更有效处理非平稳信号,可获得较传统时频分布分辨率及抗噪更高性能。通过用于转子裂纹故障诊断实验结果表明,该方法能有效反映裂纹故障的严重程度。 相似文献
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径向高斯核函数时频分布及在故障诊断中的应用 总被引:10,自引:1,他引:9
对一种可调核函数的时频分布-径向高斯核函数时频分布(RGKD)进行了研究,并将径向高斯核函数时频分布引入机械故障诊断。这种时频分布根据被分析信号不同特性,采用优化方法自适应对模糊函数进行整形,尽可能保留集中在原点的信号模糊函数的自分量,抑制远离原点的交叉分量,与固定核函数的时频分布对比结果表明,径向高斯核函数时频分布极大地去除了交叉分量,提高了分辨率,并且对品怕不敏感,在分析实际低信噪比的信号时,仍能保持较高的分辨率,杂散分量很少,该方法具有对信号的广泛自适应性,试验证明径向高斯核函数时频分布在故障诊断中的较强的特征提取作用。 相似文献
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时频分布提供了信号特征在时间域和频率域的联合分部信息。作为两种典型的时频分布表示方法,Wigner-Ville分布(WVD)和尺度谱都存在的缺陷,体现在WVD存在严重的交叉项,尺度谱时频聚集性差。本文在WVD和尺度谱的基础上提出了一种以消除交叉项和保持高分辨率为目的的时频特征融合算法。仿真分析验证了该算法能够有效抑制交叉项,可以很好的保持时频分辨率,且抑制了弱噪声对于时频特征的干扰。通过仿真信号的分析将该算法与Cohen类时频分析方法进行比较,验证了其在时频特征表示方面的优越性。将时频融合算法应用于轴承振动信号的时频表示,结果表明该方法能基本消除时频特征表示中的交叉项且保持了较高的时频分辨率,验证了算法在信号特征表示方面的有效性。 相似文献
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《振动与冲击》2016,(15)
提出了自适应最优化窄带分解(Adaptive Optimization Narrow-Band Decomposition,AONBD)方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题,以得到信号的最优化解为优化目标,在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量(Intrinsic Narrow-Band Components,INBC)。AONBD分为两步,首先通过优化得到最优的滤波器,然后使用该滤波器对信号进行滤波以得到信号的最优化解。阐述了AONBD的基本原理及分解步骤。采用仿真信号将AONBD方法与自适应最优化时频分析(Adaptive Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)方法及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法进行对比。结果表明,AONBD在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面具有一定的优越性。对转子振动信号的分析结果表明,AONBD能有效应用于机械故障诊断。 相似文献
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针对非平稳时间序列,基于最小方差谱估计提出自适应加窗的时频分析方法,所叠加的时间窗能够自适应地调整尺寸,使得所估计的谱具有最陡的瞬时主瓣以适应时频分析,从而获得满意的非平稳信号的时频分布。仿真结果以及与参考文献的方法比较表明,该方法能够提供更好的频率分辨率,时频分布性能更好。 相似文献
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为了研究液态CO_2爆破系统地震波时频特性,现场微震监测试验获得液态CO_2爆破地震波信号,根据爆破地震波信号具有非平稳的特点,首先采用自适应最优核时频分析方法对地震波信号的基本时频特征进行研究,在此基础上通过结合小波包变换分解与重构技术和自适应最优核时频分析方法,对地震波信号的能量分布进行了精细化分析。结果表明:液态CO_2爆破地震波的衰减速度较快,震动速度处于很低的水平;主频范围在30~70 Hz之间,持续时间约为20~30 ms;能量主要分布在0~125 Hz,由两个两个主要区域组成,表明在液态CO_2爆破作用过程中高压流体产生两次不同峰值压力的爆炸冲击波。 相似文献
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针对变转速下齿轮的故障信号分离与故障特征提取,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit,CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用CPP算法从原始齿轮振动信号中估计出齿轮啮合频率,同时,对原始振动信号进行S变换获取其时频分布;然后根据齿轮啮合频率设计自适应时频滤波器;再采用时频滤波器对信号的时频分析进行时频滤波,并将时频滤波结果进行S逆变换,即可得到包含齿轮故障信息的滤波信号;最后对滤波信号进行阶次分析,并根据阶次谱中的调制边频带诊断齿轮故障。对变转速下齿轮的局部故障进行了算法仿真和应用实例分析,结果表明,自适应时频滤波器可根据信号的频率变化特点自适应地改变中心频率和带宽,具有较好的信号分析自适应性,且滤取的信号无相位畸变,非常适合于变转速下的非平稳信号分析。 相似文献
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《振动与冲击》2018,(20)
转速获取是变工况设备健康诊断的前提。在不便安装速度传感器的情况下,基于振动信号时频分析获取转频是最常用的途径。然而,由于时频分析方法的自身特性和采集的振动信号中往往包含大量的背景噪声,导致得到的时频分布能量聚集性差、部分时段转速信息微弱等问题,很难提取到完整、准确的转频信息。为解决这一问题,提出一种脊线信息增强与特征融合的转速估计方法。采用幅值累加平方策略对时频分布特征进行增强;从信号低频区域和共振频带分别预估计出转频信息;最后,建立基于概率分布和局部波动特性的信息融合准则,以确定脊线融合位置以及融合结果,实现转频的准确估计。轴承故障实验信号验证说明:相比于传统的转频提取方法,提出的方法能够显著地改善能量微弱的转速信息的识别结果。 相似文献
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旋转机械非平稳振动信号的时频分析比较 总被引:6,自引:2,他引:6
信号分析与处理是机械故障监测与诊断中故障提取的常用方法,传统的振动故障分析方法难以满足频率随时间变化的非平稳信号的要求,联合时频分析是非平稳信号比较有力的分析工具。以转子实验台的典型振动故障信号为研究对象,分析研究了几种时频分析方法如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。对比结果表明:STFT和Wigner-Ville分布的时频分辨率是矛盾的,易出交叉项或使信号变得微弱;小波分解会出现多余信号;Hilbert-Huang变换的时频分析能够直观检测信号中的微弱奇异成分,清楚给出时频分布情况,为旋转机械状态监测和故障诊断提供了新的手段。 相似文献
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Wigner-Hough变换可以很好的抑制多分量LFM信号Wigner-Ville分布中严重的交叉项,但是在低信噪比时,Wigner-Hough变换完全被噪声淹没.本文提出一种改进算法,用基于信号的自适应高斯核时频分布代替Wigner-Hough变换中的Wigner-Ville分布.仿真表明,对于多分量信号在信噪比为-3dB,单分量信号在-17dB时该算法仍然有很好的性能. 相似文献
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针对非平稳信号时-频分析中单独使用Cohen核计算二次分布时出现交叉项的实际情况,提出了一种基于EMD和Cohen核的时-频分析方法。首先将信号进行经验模态分解(EMD),然后将分解后的多个固有模态函数(IMF)分别进行Cohen核分布的时-频变换。将仿真信号与理想的仿真结果进行比较,证明此方法能够有效的抑制二次分布中的交叉项。将此方法应用到基于轴箱加速度信号的轨道不平顺分析中,得到的结论与利用轨检车得到的轨道不平顺信息一致,并明显优于常规应用于列车走行部信号分析的频谱分析以及包络线分析方法。此方法对于弥补轨检车的各种不足,高速高密度的进行轨道不平顺的在线监测具有重要应用价值。 相似文献
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旋转机械在变工况下因局部故障和时变转速等激励影响下会产生非平稳振动信号,传统时频分析方法无法满足快时变与强调频的非平稳瞬态振动信号分析要求,由于传统调频变换(chirplet transform,CT)在分析非平稳振动信号时其核函数无法跟随瞬时频率(instantaneous frequency,IF)轨迹变化而变化,导致振动信号IF轨迹时频表征无法达到精细化程度。针对此类问题提出了一种多缩放基调频变换(multi-scale basis chirplet transform,MSBCT)时频分析方法,理论分析表明该方法可利用高阶相位算子将MSBCT方法核函数精确逼近IF轨迹,使得MSBCT算法可针对变转速工况下的IF轨迹得到精确的时频表征。由于噪声信号在时频域内的IF轨迹呈现出随机分布的特性,MSBCT方法由于高阶相位算子的存在可精确捕捉IF变化规律,故MSBCT可在一定程度上对噪声有抑制作用。通过仿真信号与变转速工况下轴承故障信号验证了所提出的MSBCT算法的有效性。结果表明,MSBCT算法能够非线性IF轨迹进行精细化表征,并通过与其他时频表征方法验证了其优势性。 相似文献
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针对多分量调频信号源混合相交时频分布盲分离,提出白化-均匀加权非正交联合对角化(Whitening-Uniformly Weighted Exhaustive Diagonalization using Gauss iteration,简称W-UWEDGE)方法估计混合矩阵。白化对相关信号去冗余处理,无需约束源信号概率密度形式,仅限制源之间整个时频面上无完全重合成分,非正交联合对角化则针对复数域。首先将非正交联合对角化可辨识性从时延平面推广至二次型时频平面,然后利用基于白化处理的梯度范数选择自项时频点(auto-time frequency point),进而利用均匀加权近似联合对角化方法估计混合矩阵,分析Amari error值随信噪比及时频矩阵个数的变化规律,与针对混合信号时间历程及时频分布的两类分离方法进行性能比较,显示出所提盲分离方法的优越性。最后应用于转子运行状态识别与齿轮复合故障源分离。仿真与实验数据分析表明所提出方法分离多分量调频相关源的有效性。 相似文献