稀疏信号分解-分段拟合逼近及其无转速计阶比应用

针对传统无转速阶比存在低阶拟合阶次模糊和高阶拟合频率积分方程难求解的问题,提出了一种基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法。根据啮合频率的稀疏信号分解动态时间支撑区对瞬时转频分段,并进行低阶多项式拟合,采用积分逼近方法代替求解方程,确定等角度重采样时刻,准确实现无转速计下的阶比分析。仿真和实测信号试验结果表明:基于啮合频率动态时间支撑区对瞬时转频分段,既能保证各段内频率变化简单,又能使分段最少;在各分段内采用2阶多项式就能准确拟合,解决了单个多项式整体拟合精度不高、缺乏自适应性的问题;积分逼近求解等角度重采样时刻,不需要求解方程,有效解决了方程无解、无实数解影响阶比结果的问题;基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法,为无转速计条件下旋转机械变转速过程信号阶比分析提供了一种新的有效途径。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

基于信号共振稀疏分解的阶比分析及其在齿轮故障诊断中的应用

为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中有效提取包含故障信息的特征频率,提出一种基于信号共振稀疏分解的阶比分析方法。故障齿轮振动信号中主要包括瞬态冲击成分和周期谐波,该方法先采用信号共振稀疏分解方法将信号分解为高共振分量和低共振分量,提取出故障冲击信号,然后采用线调频小波路径追踪算法对原信号提取转频信息,利用转频对提取的故障冲击信号进行阶比分析,从而得到故障诊断结果。非平稳转速齿轮故障诊断实例表明,该方法可有效提取冲击信号,诊断转速波动齿轮的故障。     

水下目标回波的块信号稀疏分解方法

基于匹配追踪的稀疏分解方法原理简单,在工程实际中应用广泛,但其计算量大,重构精度也不够理想。针对此问题,利用水下目标回波信号的块稀疏特性,提出了水下目标回波的块信号稀疏分解方法。首先基于水下目标回波和块稀疏信号的基本理论,结合回波信号仿真结果,分析了水下目标回波信号的块稀疏特性;然后,充分考虑回波信号本身的稀疏结构,利用信号分块和原子分块的思想,针对水下目标回波提出了块信号的稀疏分解和块匹配追踪重构算法,并从理论上对其计算复杂度进行了分析;最后,采用仿真实验的方式,与传统方法进行对比。结果表明,该方法大大减少了计算量,提高了重构精度。     

基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法

针对全局搜索基函数计算量大的问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FR-FT)确定基函数的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法。通过解析信号的FRFT消除实信号FRFT结果中的对称项,两级搜索FRFT幅度谱确定信号的最佳基函数,检验该方法的计算效率和抗噪性能,并采用该方法分解频率呈曲线变化的多分量非平稳信号。试验结果表明:对解析信号进行FRFT能有效消除实信号FRFT结果中的对称项;基于FRFT确定基函数速度快、精度高、抗噪能力强,与频偏大小、频率变化快慢无关,不需先验知识,有效克服了全局搜索方法计算量过大的问题;基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法能快速、准确地分解频率呈曲线变化的多分量信号,适合于旋转机械瞬变工况下非平稳信号的瞬时频率估计与目标分量隔离分析。     

基于分段重叠零相位滤波的阶比跟踪滤波法

提出了一种用零相位数字滤波实现旋转机械阶比跟踪滤波的新方法，和传统的以硬件实现阶比跟踪滤波方法相比，该方法有无需跟踪滤波硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。在讨论了这一方法的理论依据和算法后，提出了数据分段重叠滤波方法．有效地抑制了一般分段数字滤波产生的边缘效应。仿真试验验证了此方法的正确性和有效性。     

基于时频挤压和阶比分析的变转速轴承故障检测方法

阶比分析是实现变转速工况下旋转机械设备故障特征提取的主要方法之一,其核心在于转速信息的准确获取,传统阶比分析方法主要通过转速计等设备测得转速,成本高且抗噪性差,而基于时频分析的转速估计方法操作简单,鲁棒性和准确性也较好。提出了一种基于时频挤压的转频估计方法,该方法不依赖多余设备,通过时频挤压和重采样阶比分析,实现转频估计和特征提取,从而诊断轴承故障。将基于传统时频方法与所提方法得到的分析结果以及计算阶比分析结果三者进行比较,以验证所提方法的可行性与有效性,仿真和实验信号分析结果均表明,所提方法的时频聚集性和鲁棒性较传统方法更好,且在无转速计的情况下,分析结果精度也更高。     

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出了一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。     

一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法

在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出了一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法.该方法采用多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的的基函数集合中寻找出使分解信号能量最大的基函数组合,逐次获得分析信号中能量最大的信号分量.该方法可以有效地分解出频率变化呈线性或曲线型的多分量信号,且不存在二次型时频分布的干扰成分,具有良好的时频聚集性和较高的频率拟合精度,非常适用于机械振动非平稳信号的分解.将该方法与EMD方法进行了比较,验证了方法的有效性.     

基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。     

压缩对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场目标方位估计

针对现有近场源估计算法中近场源数量受限于阵元数的问题,提出了一种基于稀疏对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场欠定波达方向估计方法。首先利用四阶累积量,将二维空间参数估计问题转化为一维参数估计问题,同时得到差分阵列;为了进一步提高估计分辨率与减少估计误差,对虚拟阵列的接收信号在空间域进行稀疏表示;最后通过L1范数最小二乘法得到目标源的波达方向。相较于现有算法,该方法可以估计更多的目标源,并且有更低的均方误差与更高的分辨率。实验仿真验证了算法的有效性与优越性。     

基于VMD与共振稀疏分解的舰船辐射噪声窄带特征提取

为了获取实测舰船辐射噪声信号中有效的目标信息、提高低信噪比条件下目标信号的可分性,文章提出了结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和共振稀疏分解(Resonance-based Sparsity Signal Decomposition,RSSD)的舰船辐射噪声信号特征提取方法。基于舰船辐射噪声信号具有一定的周期性而外界干扰具有随机性的特点,首先利用VMD自相关分析的方法重构信号,主要剔除带外噪声分量;然后采用RSSD算法基于信号共振属性的不同,进一步滤除带内噪声和瞬态干扰,实现对信号中周期性振荡成分的提取;最后提取信号的波形结构特征用于目标的分类识别。仿真信号与实测信号分析表明,该方法可以较好地滤除带内外噪声,增强舰船辐射噪声信号固有的窄带特征。多类舰船目标的分类实验结果表明,该方法可以有效提高低信噪比信号的可分性,有利于提高目标识别的性能。     

Dynamic reliability analysis of gear transmission system based on sparse grid numerical integration and saddle-point approximation method

Gear systems are widely used in various mechanical transmission systems. This paper aims to develop an effective and practical method for dynamic reliability analysis of gear transmission system. The proposed method can comprehensively evaluate the dynamic reliability of gear transmission system by adopting the fourth-moment SPA method. First, a nonlinear dynamics model of a single-stage spur gear transmission system is established, which simultaneously takes into account the nonlinear backlash, time-varying meshing stiffness, and static transmission error. After that, a dynamic reliability model for the tooth surface contact fatigue failure of gear system is established with the uncertainty of the motion, structure, and material parameters using stress-strength interference (SSI) theory. To be specific, the sparse grid numerical integration (SGNI) method is applied to solve the statistical characteristic parameters of the dynamic reliability of the system. The probability distribution of the performance function is obtained with the fourth-moment SPA method. Test examples show that the results of the proposed method are consistent with the results obtained by the Monte Carlo simulation (MCS) and superior to the maximum entropy with fractional moments (ME-FM) method, which verifies the effectiveness of this approach. Finally, the dynamic reliability of the gear transmission system with respect to load times is evaluated.     

融入频域先验信息压缩感知方法的主动声呐回波信号处理

针对弱信噪比时的水下主动声呐回波信号处理问题,从主动声呐入射信号和目标回波信号的先验信息出发,与压缩感知理论相结合,提出了融入频域先验信息的压缩感知方法（Compressed Sensing based on Fequency Prior Information,CSFPI）。针对主动声呐入射信号,获取其频域先验信息,将其作为“原子”融入信号的稀疏分解过程,构建完备频域先验稀疏矩阵。主动声呐回波信号可以等效为携带目标信息入射信号的线性叠加,将该特性与传统正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）算法结合,形成基于“块”的正交匹配信号重构算法。采用CSFPI方法处理仿真信号来验证理论方法的正确性。进一步,通过主动声呐发射接收装置获取湖上实测数据,用CSFPI方法进行处理。当压缩比为50%、信噪比低至-5 dB时,重构信号的匹配率高于70%。实验结果表明了CSFPI算法在处理低信噪比声呐信号时的有效性。     

一种基于相关积分的互谱WVD目标方位估计方法

针对水下高速运动目标的被动跟踪问题,将魏格纳-威尔分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)算法与互谱法相结合,构建了一种矢量信号处理框架下的目标方位估计方法——基于相关积分的互谱WVD算法。该算法利用了矢量水听器声压通道与振速通道信号的相关特性,首先通过计算两者的互相关函数来提取目标信号的特征信息,然后通过短时积分与傅里叶变换将互相关函数从时域转换到频域,最后在频域提取信号的特征参量,并进行方位估计。仿真研究表明,当目标处于远距离且低速运动时,所提算法的方位估计性能与互谱声强法基本一致;而当目标处于近距离且高速运动时,算法的方位估计性能大大优于互谱声强法。     

基于小波包变换和奇异值分解的柴油机振动信号特征提取研究

为通过振动信号识别柴油机的工作状态,提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量,定义了振动信号特征参数,并探讨了特征参数与柴油机运行状态之间的内在联系。结果表明：特征参数能够敏感地反映柴油机工作性能的变化。随着柴油机工作性能的恶化,振动强度的增加,特征参数变大。特征参数可作为柴油机状态监测和故障诊断的特征量。     

基于分段多项式的局部特征尺度分解方法及应用

针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法-基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition, PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。     

基于LMD的能量算子解调方法及其在故障特征信号提取中的应用

. 局域均值分解是将多分量调频调幅信号分解为一系列单分量调频调幅信号的有效时频分析方法。为提取故障信号的特征,提出了基于局域均值分解的能量算子解调方法,局域均值分解将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的线性组合,再通过能量算子解调方法可求取每个乘积函数的幅频信息,从而可进一步获取故障信号的时频分布或提取其故障特征。为提高分析精度,提出了特征趋势正弦函数数据延拓方法以有效克服端点效应的影响。实验信号的分析结果表明,所提出的基于局域均值分解的能量算子解调方法能有效提取机械故障振动信号的特征。     

A High‐order extended finite element method for extraction of mixed‐mode strain energy release rates in arbitrary crack settings based on Irwin's integral

An analytical formulation based on Irwin's integral and combined with the extended finite element method is proposed to extract mixed‐mode components of strain energy release rates in linear elastic fracture mechanics. The proposed formulation extends our previous work to cracks in arbitrary orientations and is therefore suited for crack propagation problems. In essence, the approach employs high‐order enrichment functions and evaluates Irwin's integral in closed form, once the linear system is solved and the algebraic degrees of freedom are determined. Several benchmark examples are investigated including off‐center cracks, inclined cracks, and two crack growth problems. On all these problems, the method is shown to work well, giving accurate results. Moreover, because of its analytical nature, no special post‐processing is required. Thus, we conclude that this method may provide a good and simple alternative to the popular J‐integral method. In addition, it may circumvent some of the limitations of the J‐integral in 3D modeling and in problems involving branching and coalescence of cracks. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

MCR-NAS: A combined hard-soft multivariate curve resolution method based on net analyte signal concept for modeling kinetic data with inert interference and baseline drift

This paper demonstrates a novel implementation of a net analyte signal (NAS) algorithm for resolving kinetic model. The evaluation of spectroscopic kinetics data by the established hard-modeling approach assumes that all the variation related to the response is linked to the species involved in the kinetic process. If effects are present in the data that cannot be explained by the model, such as baseline drift or inert interference, the estimated rate constant might be incorrect. An iterative net analyte signal procedure is shown to yield good rate constant estimates when the spectroscopic data is influenced by additional sources of variance. Simulated and real examples are used to confirm this statement.