阶次分析方法用于减速器故障诊断

应用重采样的阶次分析技术进行减速器的输出特征值选取,并在LABVIEW中进行了振动和转速信号的仿真计算。频谱图和阶次谱图仿真对比结果验证了阶次分析方法的可行性和优越性。     

基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

基于阶次跟踪和角域平均的齿轮裂纹故障诊断

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点,将常规的阶次分析与时域平均技术相结合,提出了基于阶次跟踪和角域平均的齿轮箱故障诊断方法．该方法先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域重采样信号进行角域平均分析,就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

一种新的斜视波束指向SAR信号处理方法

针对斜视波束指向合成孔径雷达(BS-SAR)信号时,存在距离向与方位向的强耦合性及方位频谱的模糊问题,提出了一种基于方位重采样的信号频谱处理方法．线性距离走动校正后对信号频谱进行方位向重新采样,将其完全等效为正侧视合成孔径雷达信号的频谱．针对斜视BS-SAR,将方位重采样与谱分析技术相结合,得到无模糊及方位空变的二维频谱;再采用传统的正侧视BS-SAR算法,实现对场景的聚焦．仿真实验表明,文中方法可以有效应用于斜视BS-SAR的数据处理中．     

阶比跟踪中的惠特克插值

阶比跟踪技术是旋转机械升、降速振动信号分析的重要方法之一,等角度采样又是实现阶比跟踪的关键.为获得等角度采样数据通常是对原等时间间隔采样数据进行插值计算获得.介绍了一种基于惠特克重构理论,应用加窗sinc插值法由原有等时间间隔采样数据实现等角度重采样的方法.与以往采用的线性插值、多项式插值法相比,这种方法具有无理论误差,可在较低采样率下实现高精度插值等优点.实际测试验证了这种方法可以有效地实现等角度重采样.     

基于阶次倒双谱分析的滚动轴承故障诊断方法

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将常规的阶次分析与倒双谱技术相结合,提出了基于阶次倒双谱的轴承故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域非平稳信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒双谱分析,就可提取滚动轴承振动信号的故障特征.通过对滚动轴承内圈、外圈故障实验信号的分析.表明阶次倒双谱分析能有效地诊断滚动轴承故障.     

汽轮机振动信号的自回归模型谱估计算法

在汽轮机振动信号采样点数较少时,使用经典著谱估算法进行分析的效果差．针对经典算法存在的这一问题,文中将现代谱估计中的自回归模型算法引入到汽轮机振动信号谱分析中,对算法的具体原理及自回归模型阶次确定的信息论准则进行了详细讨论．结合工业现场的实测信号,对算法的实际性能进行了分析与仿真,并与经典算法性能进行了对比．仿真结果表明：自回归模型功率谱估计算法适合于汽轮机振动信号的频谱分析,在采样点数较少的情况下,其性能优于经典算法．同时,信息论准则为算法应用中最优阶次的确定提供了有效的理论依据．     

基于LabVIEW的旋转机械阶比分析

阐述了FFT分析与阶比分析的基本理论,得出了阶比分析在旋转机械特征值获取中的优势;详细论述了基于LabVIEW语言实现阶比分析的编程方式,并插值获得转速信号,以获取等角度采样振动信号;实验验证了阶比分析的可行性和准确性。     

Nuttall窗的光伏系统间谐波分析方法

传统谐波分析由于很难达到同步采样和整周期截断,给谐波参数的计算带来不可避免的误差,加窗插值算法可以改善由非同步采样带来的频谱泄露和栅栏效应,依据快速傅里叶变换理论,采用双谱线加窗插值FFT算法对间谐波参数进行估计,并给出了Nuttall窗的间谐波频率、相位和幅值的插值修正公式.通过对模拟谐波信号的仿真发现,该算法能够在对信号谐波准确分析的基础上实现对间谐波的精确检测,并且比其它对比窗函数具有更高的精确度.     

基于零阶保持器的非均匀采样信号恢复方法

在模/数转换过程中由于环境等因素会造成信号采样的非均匀性。非均匀采样信号使得数字控制系统数/模转换过程出现误差,提出了将非均匀采样信号通过零阶保持器进行恢复的信号重构算法,分析并证明了重构信号的频谱保持了原连续信号的谱特征。利用PSPICE仿真软件对非均匀采样信号及通过零阶保持器的连续输出信号进行了仿真验证,实验结果验证了本文提出方法的正确性。     

基于Wigner-Ville分布的角域故障特征提取方法的研究

将采集的时域非平稳信号经过角域重采样转换成角域准平稳信号,再应用时频分析的方法进行分析,可提高分析精度.实际的工程信号不可避免的都存在噪声干扰,必须对信号作预处理,将信号中的噪声部分消除而又不至于将有用信息滤除,从而能够准确地提取出故障特征,第二代小波去噪方法可以较好地满足此类要求.角域信号带有相位信息,对角域信号应用基于Ga-bor重构的时变滤波技术遮掩掉信号中的各阶比分量,提取出仅包含有故障特征的信号,再计算其Wigner-Ville分布,可将故障定位在某一具体角度上,这对于叶轮机、齿轮等的故障检测具有重要的现实意义.     

稀疏谱线合成对元音频域信息分布的探讨

一般语音信号的合成分析是采用LPC参数或共振峰等参数,根据选定的误差准则,调整参数,使得原始语音与合成语音二者误差最小,从中分析语音的有关性质.利用稀疏谱线进行傅立叶反变换来合成元音,提取元音信号频谱中的几根或者几十根谱线进行反变换来合成元音,由试听者进行听辨实验,考察合成语音的清晰度,从频域对语音信号中的信息分布进行探讨.给出了实验结果与结论.     

Intermittent Clutter Removal Approach for Wind Profiler Data Based on Fractional Fourier Transform

Through the analysis of the target characteristics and according to the intermittent clutter bursting and short duration characteristics, a new method for the clutter recognition based on the fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. This method is predicated on the fact that the FRFT perfectly localizes a chirp signal as an impulse when the angle parameter of the transform matches the chirp rate of the chirp signal. The method involves detecting the presence of the intermittent clutter and correctly estimating its orientation in the time-frequency plane, removing the intermittent clutter in the fractional domain, and completing wind estimation by the power spectrum. By testing the artificial WPR-like signal and data measured from the field, we verify that the FRFT-based method is very effective.     

Intermittent Clutter Removal Approac for wind Profiler Data Based on Fractional Fourier Transform

Through the analysis of the target characteristics and according to the intermittent clutter bursting and short duration characteristics, a new method for the clutter recognition based on the fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. This method is predicated on the fact that the FRFT perfectly localizes a chirp signal as an impulse when the angle parameter of the transform matches the chirp rate of the chirp signal. The method involves detecting the presence of the intermittent clutter and correctly estimating its orientation in the time-frequency plane, removing the intermittent clutter in the fractional domain, and completing wind estimation by the power spectrum. By testing the artificial WPR-like signal and data measured from the field, we verify that the FRFT-based method is very effective.     

内燃机噪声源识别的小波相关系数方法研究

为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别内燃机噪声源的新方法.新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,且频域结果与信号功率谱相当吻合.对发动机声学信号进行了时频分析,同传统连续小波变换相比较,该方法能够更好地反映信号能量的时频域分布状况.结合声强结果,声学信号时频图能够直接地显示不同噪声源的时频特征.     

一种高频带利用率的PCSS-OFDM通信技术

为了提高扩频OFDM通信系统的频带利用率,提出了一种将并行组合扩频技术和OFDM技术相结合的并行组合扩频OFDM通信系统.对该系统进行了理论分析和建模仿真,并和频域扩频多载波CDMA系统进行了对比.结果表明,在高斯白噪声信道下,并行组合扩频OFDM系统不仅具有较高的频带利用率,而且在信噪比较大时可靠性优于频域扩频多载波CDMA系统;在多径衰落信道下,尽管并行组合扩频OFDM系统的可靠性比频域扩频多载波CDMA系统差,但是在一定程度上提高了系统频带利用率.     

时变衰落信道下同态滤波技术的研究

针对短波信道多径传播的特点,采用卷积型同态滤波技术和复时谱分析方法,抗多径传播引起的信号衰落。研究结果表明,该技术能减小输出信号均方误差,改善传输信号质量,是一种有效的抗多径方法。     

最小二乘自适应滤波旋转机械阶比跟踪研究

为克服等角度重采样的计算阶比跟踪方法不能在时域提取阶比的不足，提出了直接在时域进行自适应滤波的阶比跟踪方法.通过研究周期性负载机械系统振动信号的特点，构造了包括状态方程和观测方程的振动信号模型.状态方程表示了阶比幅值的平滑变化，观测方程表示了测量误差和噪声.通过构造加权最小二乘自适应滤波器，实现了各阶比成分在时域中提取.并根据滤波矩阵的特殊性，采用共轭梯度法求解滤波方程.实验结果表明，该方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比，适合于旋转机械振动响应特征提取.     

Speech Encryption in Linear Canonical Transform Domain Based on Chaotic Dynamic Modulation

In order to transmit the speech information safely in the channel, a new speech encryption algorithm in linear canonical transform(LCT) domain based on dynamic modulation of chaotic system is proposed. The algorithm first uses a chaotic system to obtain the number of sampling points of the grouped encrypted signal. Then three chaotic systems are used to modulate the corresponding parameters of the LCT, and each group of transform parameters corresponds to a group of encrypted signals. Thus, each group of signals is transformed by LCT with different parameters. Finally, chaotic encryption is performed on the LCT domain spectrum of each group of signals, to realize the overall encryption of the speech signal. The experimental results show that the proposed algorithm is extremely sensitive to the keys and has a larger key space. Compared with the original signal, the waveform and LCT domain spectrum of obtained encrypted signal are distributed more uniformly and have less correlation, which can realize the safe transmission of speech signals.