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采用冲击回波法检测混凝土厚度或者缺陷时,采用传统快速傅里叶变换方法,由于傅里叶变换的时移性以及信号中包含表面波和结构模态振动使得特征频率的提取较为困难。要解决特征频率提取受到干扰的问题,该文提出一种小波变换结合傅里叶变换的信号处理方法。首先对回波信号进行小波变换,得到信号时频图和小波边际谱,其次将小波边际谱与傅里叶谱相乘,得到增强傅里叶谱。结果表明:信号时频图可以确定表面波和模态振动的频率范围和时间跨度,增强傅里叶谱不仅可保证频率分辨率,而且抑制由于傅里叶变换的时移性产生的多个波峰,使得特征频率在频谱中更为清晰和准确,是一种适用于冲击回波检测的信号处理方法。 相似文献
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内积变换原理与机械故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
机械故障诊断广泛使用的方法是对动态信号进行傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换以及第二代小波变换。指出这些变换的本质是采用不同的基函数与信号进行内积变换.从动态信号中提取和基函数最相似的故障特征。运用三角基函数、Gabor基函数、离散基函数、谐波基函数、Laplace基函数、Hermitian基函数、第二代小波基函数等,有效地提取出发电机组松动、齿轮箱冲击摩擦、高压缸蒸汽激振、机车轮对滚动轴承损伤等故障特征。采用合理的基函数或多重基函数(多小波)对动态信号进行内积变换,可有效地提取故障特征,进行正确的故障诊断。 相似文献
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基于多分辨分析的时频分析 总被引:10,自引:3,他引:7
短时傅里叶变换由于采用固定宽度的时域窗,在缓变与瞬变信号共存的宽频带信号分析中,其时间与频率分辨力矛盾突出。采用Mallat算法的小波变换能够将信号正交分解成多尺度的信号分量,然而所提供的时频信息不很直观,难以识别其时频谱。通过对短时傅里叶变换和小波变换在时频分析中的优缺点分析,发现两者具有互补性。因此本文提出基于多分辨分析的短时傅里叶变换(取名为WAVSTFT),即采用Mallat算法将信号分解成多个尺度信号分量,再对各分量分别做与其尺度相适应的短时傅里叶变换,最后把得到的各时频谱在同一个不相平面上叠加,从而得到信号的总体时频构造。经理论分析与实例验证,该方法有效可行,为工程测试中的时频分析提供了一种有效的手段。 相似文献
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基于小波降噪和短时傅里叶变换的主轴突加不平衡非平稳信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对主轴运行过程中突加不平衡而产生的非平稳信号无法采用传统的傅里叶变换对信号进行分析处理的问题,提出一种采用小波降噪与短时傅里叶变换相结合对主轴振动特征信息进行准确提取的方法,该方法利用小波降噪技术对非平稳信号进行滤波处理,再对滤波处理后的信号进行重构,最后通过短时傅里叶变换精确获取主轴振动幅值,通过仿真和实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对强噪声条件下滚动轴承故障冲击特征难以提取的特点,提出了一种基于傅里叶分解与奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法。首先通过傅里叶分解将非平稳的原始轴承故障振动信号分解为若干个固有频带函数,然后运用互相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,并对重构后的信号进行奇异值差分谱降噪,最后对联合降噪后的信号进行Hilbert包络谱分析,准确地识别出故障特征频率,进行故障诊断。仿真分析和试验都很好地验证了该方法的有效性。 相似文献