基于CNN的水管道小泄漏声信号识别

针对供水管道小泄漏声信号识别困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的管道泄漏声学信号识别方法.该方法首先通过多窗谱谱减法去除信号中的噪声;之后,使用短时傅里叶变换计算去噪后声信号的时频图,将声信号识别问题转化为图像识别问题;并将时频图输入自主搭建的CNN...     

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

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。     

短时傅里叶变换声-超声检测信号缺陷识别

针对粘接结构的声-超声检测信号,提出用短时傅里叶变换的方法对缺陷进行识别。该方法依据短时傅里叶变换特性,合理选择窗函数及其宽度,并根据时频特征值对识别结果进行体现。结果表明:试件中缺陷的存在与否对时频特性影响较大,而相同性质缺陷的检测信号时频特性相近;脱粘缺陷信号具有相对较好的频率分辨率,而孔洞缺陷信号具有较好的时间分辨率。该方法对声-超声检测信号进行缺陷识别是有效、可行的。     

STFT和HHT在风力机轴承故障诊断中的应用

对异常工作风力机进行振动测试,获取振动测试信号,选取额定风速时采集的一段信号分别进行时频域分析、短时傅里叶变换分析、希尔伯特黄变换分析,提取故障特征信号。结果表明,短时傅里叶变换具有较好的时频分辨率,能够较好的提取故障特征信号,较为适合非线性、非平稳信号的分析;希尔伯特黄变换是一种很好的自适应信号处理方法,非常适合于非线性和非平稳信号的分析。希尔伯特黄变换对于风力机滚动轴承的故障诊断取得了很好的效果,准确提取了故障信号特征。对风力机故障诊断技术的发展具有较大的意义。     

基于多分辨分析的时频分析

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。     

基于MCSA的异步电机测速系统研究

在满足实时测速的前提下,直接对电机定子电流使用离散傅里叶变换,会带来频谱分辨率差、能量泄漏等问题,从而不能准确获取电机转速信息.为此,提出一种结合快速傅里叶变换、加窗函数、频谱细分和信号识别的综合算法.即将经过调理采样之后的信号加上布莱克曼窗或者凯塞窗,再对其进行复调制高分辨率的快速傅里叶变换,最后有效获取转子信号频率并求出电机速度.实验结果表明,本测速系统测量时间较短且具有较高的测量精度.     

融合CNN和ViT的声信号轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断任务数据量少、故障信号非平稳等特点,提出一种短时傅里叶变换、卷积神经网络和视觉转换器相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换将原始声信号转换为包含时序信息和频率信息的时频图像。其次,将时频图像作为卷积神经网络的输入,用于隐式提取图像的深层特征,其输出作为视觉转换器的输入。视觉转换器用于提取信号的时间序列信息。并在输出层利用Softmax函数实现故障模式的识别。试验结果表明,该方法对于轴承故障诊断准确率较高。为了更好解释和优化提出的轴承故障诊断方法,利用t-分布领域嵌入算法对分类特征进行了可视化展示。     

基于EMD和STFT柴油机缸盖振动信号时频分析

以柴油机缸盖振动信号为研究对象,提出经验模式分解（EMD）和短时傅里叶变换（STFT）相结合的时频分析法。该方法首先利用EMD对缸盖振动信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量（IMF）。根据各分量的特点有针对性地选择高斯窗和汉明窗分别进行STFT,并以时频聚集性指标为目标函数计算各分量的最佳时频分布,最后叠加得到原始信号的最佳时频分布。经对比分析,该方法解决了窗函数及窗宽的选择问题,有效提高STFT的时频分辨率,准确描述柴油机缸盖振动信号的时频分布。     

内积变换原理与机械故障诊断

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。     

矩形窗三点插值傅里叶变换高精度频率估计方法

针对电力系统信号频率估计的高准确性要求,该文提出一种基于矩形窗的三点复频域插值频率估计方法。所提出的方法首先采用矩形窗对信号加权处理,然后进行离散傅里叶变换,最后选择离散频谱中幅度最大的三根谱线进行复频域插值,得到频率估计结果。该方法同时考虑离散频谱中的正、负频谱,消除短程和长程频谱泄漏对频率估计误差的影响。采用主瓣最窄的矩形窗进行加窗,能最大程度地减少白噪声对频率估计误差的影响。仿真和实验结果表明：在不同周期和噪声强度情况下,所提出的方法均可以实现对信号频率的准确估计。在与已有的加窗插值傅里叶变换方法相比,该文所提出的插值算法抗噪性更好、频率估计误差更小,适用于对电力系统信号频率的准确估计。     

VMD-Hilbert变换在扬声器异常声检测中的应用

针对基于时频分析的扬声器异常声检测方法中短时傅里叶变换、小波包变换存在的不足,提出了一种基于变分模态分解-希尔伯特(Variational Mode Decomposition and Hilbert,VMD-Hilbert)变换的扬声器异常声检测方法。首先通过仿真信号分析,研究了VMD-Hilbert变换的时频特性,并与其他三种时频分析进行了对比,结果表明VMD-Hilbert变换具有更好的自适应性、能量聚焦性与时频分辨率。然后,对实测扬声器声响应信号进行VMD-Hilbert变换,求得被测扬声器单元的时频矩阵与标准时频矩阵之间的特征距离,并与其它三种时频分析下的特征距离进行对比。实验结果表明,VMD-Hilbert变换下的类间特征距离的离散度较大,便于更好地设定阈值,从而验证了VMD-Hilbert变换能更好地表征异常声的时频特征,以及其在处理非线性、非平稳的扬声器声响应信号时的优越性。     

调频初相位补偿的广义Warblet变换时频分析

信号时频分析的长时间窗时频分析法通常可提高输出信噪比和频率分辨率,但对于调频信号,会降低线谱时频能量聚集度并影响瞬时频率估计。对于调频信号广义Warblet变换(Generalized Warblet Transform,GWT),具有较短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)更优的时频分析性能,但在长时间窗分析时,调频初相位估计误差会使算法性能下降甚至失效。针对该问题,提出调频初相位补偿的GWT(Frequency Modulation Initial Phase CompensationGWT,FMIPC-GWT)时频分析方法。在调频参数估计时将一半时间窗长所经过的相位补偿到调频初相位中,提高调频参数估计的准确性以增加瞬时频率估计精度。仿真和实验数据验证了,相比STFT法和GWT法,FMIPC-GWT法对于非线性调频信号时频分析性能更优。FMIPC-GWT法在调频信号线谱检测与瞬时频率估计等方面具有应用前景。     

FFT相位误差分析及实用修正方法

本文在分析加窗信号的付氏变换基础上，探讨了由泄漏引起的相位误差，给出了ＦＦＴ相位误差分布规律的解析表达式，并且对典型情况作了深入的讨论。文中还介绍了一种基于窗频谱幅度比的ＦＦＴ相位修正技术，由实例计算知，在无噪声条件下，实际的相位估计与理论计算一致，因此它可应用于离散频率的振动和噪声信号相位的精确估计。     

Time-frequency analysis of acoustic signals in the audio-frequency range generated during Hadfield’s steel friction

Time-frequency analysis of sound waves detected by a microphone during the friction of Hadfield’s steel has been performed using wavelet transform and window Fourier transform methods. This approach reveals a relationship between the appearance of quasi-periodic intensity outbursts in the acoustic response signals and the processes responsible for the formation of wear products. It is shown that the time-frequency analysis of acoustic emission in a tribosystem can be applied, along with traditional approaches, to studying features in the wear and friction process.     

A simple adjustable window algorithm to improve FFT measurements

The Fourier spectrum of a periodic signal may be obtained by fast Fourier transform algorithms, but, as is well known, special care must be taken to avoid severe distortions introduced by the sampling process. The main problem is the leakage generated by the truncation required to obtain a finite length sampled data. The usual procedure to reduce leakage is to multiply the sampled signal by a weighting window. Several kinds of windows have been proposed in the literature, and today they are also included in many commercial instruments. A simple alternative procedure is proposed in this paper. It is implemented with a PC compatible data acquisition board (DAQ) and consists of an algorithm that uses decimation and interpolation techniques. This algorithm is equivalent to the use of an adjustable sampling frequency and correspondingly an adjustable window size. Results obtained by this method on both harmonic and polyharmonic signals are empirically analyzed and compared with those given by an instrument with built-in FFT capabilities     

基于形态自相关和时频切片分析的轴承故障诊断方法

频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种新的时频分析方法,信号中的噪声会降低FSWT分析的频率分辨率。为了提高分析精度,提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片分析方法,并成功应用到轴承故障诊断中。该方法首先采用多结构元素差值形态滤波和时延自相关方法对信号进行降噪,采用FSWT分解降噪后的轴承振动信号,然后根据轴承故障特征频率选择时间频率切片区间,进行细化分析来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断实例的分析验证了该方法的有效性。     

基于匹配追踪算法的立井爆破信号时频特征提取

在对立井爆破过程中井壁振动信号进行准确采集的基础上,采用匹配追踪（matching pursuit,MP）算法建立Gabor原子库,实现了爆破信号重构分量和残差分量的有效分离。通过信号短时傅里叶变换（short time Fourier transform,STFT）和魏格纳分布（Wigner-Ville distribution,WVD）对重构信号的时频分析及霍夫(Hough)变换时频聚集性对比,验证了WVD时频分析的优势。结果表明:MP-WVD组合信号分析方法对信号变化的适应性强,能够精确捕捉信号的局部细节,适合用于爆破信号非线性时频特征的提取过程。可为爆破方案调整和参数优化提供参考。     

土压平衡盾构机行星减速器动态性能测试与分析

根据实验模态分析理论,进行了减速器的模态实验,获取了系统频响函数及模态频率。依据盾构机三级行星减速器大传动比的工作特性,设计了背靠背能量回馈实验台架动态测试方案。基于行星减速器结构特征及模态频率,确定了振动噪声测点布置和信号采集参数。测量了额定载荷下减速器的振动加速度,分析了其振动特性。采用数值积分计算了振动速度响应,综合评价了减速器振动烈度。在采用隔声罩有效降低了背景噪声的基础上,运用声压法进行了减速器噪声测试,验证了噪声实验数据的合理性。振动噪声信号时频分析及边频特征表明齿轮制造精度较高。实验结果表明该盾构机主减速器振动噪声性能指标达到了项目要求及设计目标。     

同步压缩-交叉小波变换及滚动轴承故障特征增强

为了更有效地对轴承故障进行监测和诊断,提出了一种基于同步压缩-交叉小波变换的滚动轴承故障特征增强方法。该方法首先将信号分成长度相等的两路信号,然后分别进行同步压缩小波变换,并将得到的同步压缩小波系数作为交叉小波变换的输入,进而获得交叉小波尺度谱,实现轴承故障特征频率的增强。将该方法应用于滚动轴承的故障诊断,与连续小波变换、交叉小波变换和同步压缩小波变换方法相比,所提方法可有效提取轴承在时频域内的细节特征,使轴承特征频率在时频域上的可读性增强,进而实现轴承故障的精确可靠诊断。