高阶局部投影算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,分析了邻域质心的选取对降噪效果所产生的影响。提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,更好地适应了吸引子的几何形状,进一步抑制了噪声,提升了局部投影算法的降噪效果。通过数值仿真信号进行了验证,并与同样基于相空间重构的非线性时间序列降噪方法做了对比,说明了高阶局部投影算法的优越性。最后将其运用于工业现场的风机轴承故障诊断中,从频域成功地提取出了滚动轴承的故障特征。     

基于相空间重构与独立分量分析的局部独立投影降噪算法

针对故障分析信号中存在噪声问题,提出一种将相空间重构与独立分量分析相结合的局部独立投影降噪算法。其中相空间重构的目的在于从高维相空间中恢复混沌吸引子,独立分量分析能够找到信号的主流形,选择邻域是为了将特征相近的相点结合在一起。使用该方法对正弦仿真信号和Lorenz仿真信号进行降噪处理,结果表明局部独立投影降噪算法的降噪效果与局部独立分量分析算法降噪效果接近,但优于全局投影降噪算法。运用该方法对低速重载轴承振动信号进行分析,准确判断出轴承故障。     

邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法

局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中，但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小，根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时，自适应地确定该相点的最优领域，最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声，对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明，自适应邻域选取方法，提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。     

自适应局部独立分量分析

提出一种自适应局部独立分量分析降噪算法。该算法先将一维时间序列重构到高维相空间,用聚集模糊K均值聚类和聚类评价函数求取高维数据集的聚类个数和聚类中心位置,然后利用K均值聚类寻找局部投影区间,对每个聚类进行独立分量分析并投影到低维空间,将低维空间数据排列并重构成一维时间序列。与使用聚类的局部独立分量分析相比,该算法具有自适应性和稳定性。使用数值仿真试验和齿轮故障信号对该算法进行验证,结果表明该算法对此类信号具有良好的降噪效果。     

双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解。在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率。     

柴油机缸盖噪声信号处理方法及故障诊断研究

柴油机的缸盖噪声信号含有很多能诊断柴油机故障的有用信息,如燃爆、气门开启和关闭信息.但是提取的缸盖噪声信号中也含有柴油机工作时产生的排气噪声和机体其它部位辐射噪声等干扰信号,且干扰信号与有用信号的频率成分在20kHz以下的频带内重叠在一起.因此如何能有效的提取有用信号十分关键.通过实验选取气门室罩距气门较近一侧的侧表面1CM外作为测点.分析了小波分解、FIR滤波、小波降噪和FIR分频带阈值处理降噪四种方法的优缺点后,发现小波降噪既能保留有用信息,又能有效将不需要的噪声信号去除,在提取缸盖噪声中的有用信息时具有明显的优势.将缸盖噪声信号降噪后发现,各种气门间隙和失火故障均可通过缸盖噪声判断出.     

局部投影和离散小波变换在心音信号去噪中的应用

针对心音信号非线性的特点,提出噪声水平自适应估计的局部投影与离散小波阈值相结合的去噪方法,该算法既能得到精确的重构信号又能保留微弱信号的有效特征。Lorenz序列数值仿真结果表明,该方法可以有效地抑制噪声,其信噪比和均方误差均优于局部投影去噪和离散小波阈值去噪;对比不同算法去噪前后信号的最大Lyapunov指数,得出该方法能很好地保留原始信号的非线性特征。对实测心音信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。     

换挡加速度信号的EMD和小波阈值降噪方法

针对采集的换挡工况加速度信号中存在的噪声对换挡品质评价指标值提取的准确性和复杂性产生较大影响的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值方法结合的信号降噪方法。首先利用EMD将含噪的原始信号分解为有限个本征模态函数(imf)分量,然后对高频imf分量进行小波阈值降噪,并将降噪后高频分量和低频分量利用EMD进行重构得到降噪后的信号。最后对某一换挡工况的加速度信号进行降噪试验。试验结果表明,在换挡加速度信号降噪方面,基于EMD和小波阈值的降噪方法与传统的EMD分解降噪、小波阈值降噪相比,能够更好地保留原始信号特征形态,降噪效果更明显。该方法为换挡加速度信号的降噪处理提供了一种可行的思路,为后续整车驾驶性评价创造了条件。     

基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离

航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。     

基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用

为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

基于动力吸振的变压器降噪方法研究

针对变压器低频噪声控制困难且线谱噪声特性明显的情况,提出了基于动力吸振的变压器噪声控制方法。首先,根据结构力学平衡关系建立附连动力吸振匀质板结构振动方程。进而,考虑将动力吸振以阻抗形式表征,建立附连动力吸振板结构理论分析模型。最后,为验证基于动力吸振技术的变压器降噪方法的有效性,开展了结构降噪性能分析。分析结果表明,动力吸振有利于如变压器类线谱噪声特性设备的减振降噪,动力吸振技术在电力设备减振降噪领域有较好的应用价值。     

A simple analysis of the Dick effect in terms of phase noise spectral densities

In cold-atom frequency standards based on the Ramsey double interaction method, the phase noise of the interrogating signal appears as a random "end-to-end phase difference", thereby introducing frequency noise in the loop. This phenomenon is analyzed in this paper in the Fourier frequency domain, using phase noise power spectral densities S(phi)(f). In continuously operated standards, the excess noise thus introduced is servoed out in the long term to become eventually smaller than the atomic shot noise, whereas in standards with pulsed operation the phase noise around even harmonics of the pulse rate is down-converted by aliasing to base band. This latter mechanism is referred to in the literature as Dick effect. In this paper, a model of the frequency control servo system is proposed, in which the input signal is the (known) local oscillator (LO) phase noise S(phi)(f) and the output signal is the (unknown) phase noise S(phi)(f) of the standard in closed loop operation. The level of excess white frequency noise added by aliasing on the stabilized LO through the Dick effect can be related analytically to the characteristics of the free LO phase noise. From this, the stability limitation (with slope tau(-1/2)) typical of the Dick effect can then be obtained by the usual conversion formulas based on the power law model.     

小波去噪中噪声估计失真判别方法

研究小波阈值去噪时存在的噪声估计失真问题。当采用常见的阈值确定方法对含有较强高频分量的信号进行小波去噪时,小波分析的频带能量泄漏现象会导致噪声估计失真,从而使小波阈值去噪出现较大的偏差。从小波分解的d1细节层和d2细节层的相关性角度,揭示d2细节层频带能量泄漏对噪声估计影响的规律,提出根据d1、d2细节层的最大相关系数判别噪声估计失真的方法。最后,给出解决噪声估计失真的方法。实验表明,该方法可以很好地判别小波去噪中是否出现噪声估计失真,可以避免出现去噪后信号有用信息损失严重的问题。     

基于LP与小波包的复杂机电系统监测序列混沌降噪方法

针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。     

基于小波变换的轧机振动信号降噪技术研究

由于轧机振动信号受到强烈的噪声干扰,给故障特征的有效识别和准确提取带来很大困难。直接采用频域分析方法诊断早期故障的收效甚微。利用小波分析的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解后的单层重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;根据预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的。对于现场采集的轧机振动信号,多种方式的消噪结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法

风电机组滚动轴承振动信号微弱故障特征易被背景噪声和其他频率干扰,提取难度较大。针对此类问题,提出一种增强型的形态学滤波及故障诊断方法。算法构造了一种新的形态学综合顶帽变换(morphological comprehensive filter-hat transform,MCFHT),将其用于强背景噪声下目标信号的故障脉冲提取,并通过非线性滤波器幅频响应考察其滤波性质,为振动检测中故障脉冲的提取提供理论依据;针对MCFHT变换滤波尺度选择问题,通过分析原振动信号自身振动特性,给出了一种自适应的尺度计算策略,有效提高了滤波处理的效率和性能;提出一种改进的包络导数能量算子用于增强形态学滤波后信号中故障冲击特征,并滤除带内噪声频率。仿真信号与风电机组轴承实际故障信号实验结果表明,该方法能有效提取随机噪声和谐波干扰下的故障特征信息,滤波效果强于传统方法,具有较好的工程应用价值。