基于角度域同步平均和阶次分析的低速斜齿轮故障诊断

为了准确识别转速波动的斜齿轮早期故障特征,提出了基于光电编码器等角度采样的角度域同步平均降噪与阶次分析相结合的故障诊断方法。首先基于时域同步平均原理提出了角度域同步平均算法,采用光电编码器作为外触发器对时域信号进行等角度采样,然后将重采样信号在角度域内进行同步平均,消除与给定频率无关的周期信号和随机噪声的干扰,再利用阶次分析提取故障特征,最后通过斜齿轮点蚀故障诊断试验验证了该方法的有效性。     

直驱永磁同步风机对电力系统暂态稳定的影响研究

以直驱永磁同步风力发电机组为研究对象,建立其在dq同步旋转坐标系下的数学模型,在Matlab/PSAT软件中搭建了系统仿真模型,并对其进行了时域仿真研究,结果表明:当直驱同步风机组并网后,对电力系统的暂态稳定具有一定的影响.     

在分数傅立叶域上进行的超宽带同步捕获

针对在低信噪比情况下超宽带时域同步捕获的精度会明显下降的问题,考虑在分数域上进行同步捕获及采用域滤波的方法将四项加权的分数傅立叶定义应用在同步捕获中,其优点是可利用FFT的快速算法,且算法简单易行。利用分数域上兼顾时域和频域信息及随着分数阶增高高斯白噪声幅度逐渐平坦的特性,进行分数域上的相关捕获及分数域滤波。实验结果表明,在低信噪比时,分数域的同步捕获精度比时域上的更高。     

时域平均在行星齿轮箱故障诊断的应用

测取了行星齿轮减速机太阳齿轮故障振动信号，提出了信号时域平均处理的新算法，解决了周期截断误差对平均结果的影响问题，采用时标脉冲技术，时标脉冲信号和振动信号同步采集，有效的确定了平均段数，试验结果表明，该方法在太阳齿轮故障信号的处理中取得了比较理想的效果。     

基于双锁相环路的非正弦时域正交调制外同步方法

针对非正弦时域正交调制信号难以同步的问题,从该调制信号的时域并行、频谱交叠特性入手,提出了一种基于双锁相环路的外同步方法。该方法使用与调制信号频域分离的带通PSWF脉冲序列作为辅助同步序列。接收端同步捕获时,首先利用窄带锁相环完成载波同步,在此基础上,通过相干解调得到基带PSWF脉冲序列,最后通过数字脉冲锁相环实现码元同步。仿真结果表明,该方法具有同步捕获快、稳定性好、抗噪声能力强的优点,尤其适用于并行调制路数较多的情况。     

一种改进的MIMO-OFDM帧同步和载波频偏估计方法

在MIMO-OFDM系统中,每个接收天线上的信号都是多个发送天线信号的叠加,再加上多径的影响,使得帧同步比一般OFDM系统更加困难,为此提出了一种改进的用于MIMO-OFDM帧同步和载波频偏估计的正交帧头结构.通过在时域直接生成同步帧头,并在频域修正其频域特性,这种正交帧头能够区分每个发送天线到接收天线的不同到达时间,是通常的时域生成的正交帧头的改进,在保证时域正交性的同时,又具有良好的频域特性,有利于数字上变频.Matlab仿真结果表明,这种改进的帧头结构在帧同步和载波频偏估计中都有很好的性能.     

一种易工程实现的数字接收系统定时同步算法

为解决数字接收系统的定时同步问题,提出了一种易于FPGA实现的数字接收系统定时同步算法。该算法通过计算时域基带过采样信号的瞬时功率,可以快速确定瞬时功率最大值所对应的样点,该样点即为最佳采样点。最后,以QPSK信号为例,在FPGA平台上对算法进行了实现,实现结果证明了该算法的有效性。该算法直接在时域进行,具有速度快、易于FPGA实现等优点,亦可用于对其他数字信号进行定时同步。     

IEEE 802.20 OFDMA系统的上行接入同步算法

针对IEEE 802.20正交频分复用接入（OFDMA）工作模式,提出并比较了2种简单有效的上行接入同步算法：时域算法和频域算法,分别利用了时域和频域相关特性.2种算法均包含符号定时估计、载波频偏估计和发送功率估计.时域算法利用时域自相关、互相关运算和自适应门限来检测接入信号.时域算法的优点在于相关窗长度可以灵活调节.频域算法由于分离了接入子载波和数据子载波,接入信号受到的数据干扰小,比时域算法更为精确,且计算量更小.仿真结果表明,2种算法均在低信噪比、多个接入用户的情况下性能良好,具有较高的鲁棒性和检测效率,是适合于IEEE 802.20及其他OFDMA蜂窝系统的高效上行接入同步算法.     

试论旋转机械振动故障诊断技术

旋转机械是指主要功能是由旋转运动完成的机械.如离心式风机、电动机、汽轮机等.旋转机械发生故障的明显特征是机器运行中有异常的振动和噪声,其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息.旋转机械振动诊断是故障诊断技术中非常重要的一个方面.因此,加强对旋转机械振动故障的诊断是节省维修费用,提高企业经济效益的重要手段.     

基于信号相似度的LTE系统定时同步算法

为了快速精确地完成小区搜索过程,对主同步信号(Primary Synchronization Signal,PSS)时域互相关算法加以改进,设计一种基于信号相似度的定时同步算法。重点改善定时同步过程中的精同步过程。在完成粗同步过程并获取PSS信号的粗略位置后,利用循环前缀信号所包含的冗余信息,确定PSS的精确位置,进而完成定时同步过程。原理分析和仿真结果均显示,改进算法可简化定时同步过程的计算复杂度,且满足TD-LTE系统小区搜索性能要求。     

基于转子实验台的典型故障信号模拟与分析

通过在转子实验台上来模拟转子不平衡和摩擦两种故障,利用数据采集系统采集这些故障信号,并对信号的产生进行了机理分析,并利用LabVIEW软件分析了这两种故障在正常和非正常两种不同情况下的时域和频域分析图.将实验结果与理论分析相结合,验证了旋转机械两种典型振动故障的识别特征,丰富了故障档案.     

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.     

带有支承松动故障的转子系统的非线性振动

应用转子动力学和非线性动力学理论分析了支承松动的转子系统的复杂非线性现象，通过以转速比变化为参数的分叉图得出：当工作转速低于一阶临界转速时，支承松动引起的振动较大；而当工作转速高于一阶临界转速时，松动引起的振幅反而较小，但是在一定的条件下会发生亚谐共振现象而引起较大的振动.同时，还通过频谱分析对转子支承松动的振动特征进行了研究.以上结论及振动特征为旋转机械的转子故障诊断提供了理论依据.     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。     

旋转机械转子不平衡故障的诊断与分析

旋转机械转子不平衡故障是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺陷造成的故障,旋转机械约有近七成的故障与转子不平衡有关,且旋转机械转子故障类型多样,故障特征相近,因此对旋转机械的转子不平衡故障的分析、诊断以及类型的甄别是十分必要的。     

基于全相位FFT的电磁法有效相位信息提取

电磁法的相位相比于振幅,变化的幅度更大,在一定地质条件下具有更高的分辨能力。以往的研究一般采用传统加窗FFT(Fast Fourier Transformation)方法提取相位信息,该方法存在2个方面的缺点,首先是测量精度受频谱泄漏的影响比较严重,其次需要严格的“同步采样”。在实际应用中抗噪能力较差,导致无法获得有效的相位信息。为了提高抑制频谱泄漏能力,同时不受“同步采样”以及频率偏离的影响,采用全相位傅里叶变换方法进行了类脉冲、类充放电三角波、类方波以及高斯白噪声等典型干扰波形的仿真实验,结果表明:在同步采样的情况下,无论是否存在噪声干扰,传统的FFT方法与全相位傅里叶变换方法的相位测量误差均小于1%;而在非同步采样的情况下,传统FFT方法无法获得准确的相位值,而全相位FFT方法无论是否含有噪声干扰均能获得有效相位信息。因此,全相位FFT法具有传统加窗FFT法所具有的优点,能有效地抑制高斯噪声,对电磁法典型的干扰波噪声有着良好的抑制效果。     

基于多同步旋转变换的并联型APF补偿策略

为了提高有源电力滤波器（APF）的补偿灵活性,提出基于多同步旋转变换的低次特征谐波选择性补偿策略.采用特定旋转频率的同步旋转变换将相差6次的一对正、负序谐波变换为该坐标系下的3次谐波分量,通过多组不同旋转频率的同步旋转变换将指定谐波变换为相应坐标系下的3次谐波,设计基于谐振控制器、选通频率为150 Hz的带通滤波器将其滤出,实现指定谐波的指令提取.为了提高补偿电流的控制精度,采用基于PI控制内环和重复控制外环的复合电流环控制策略.利用MATLAB/SIMULINK软件搭建仿真模型并在16.5 kVA的APF样机上进行验证实验,仿真和实验结果证明了该方法在三相并联APF中的正确性和可行性.     

旋转机械部分振动图形征兆及自动获取方法

以提高对旋转机械振动趋势图形征兆的准确度为目的，通过对各种振动趋势图形征兆的分类，以及从实际意义上的分析，总结如何合理利用简单的数学方法对图形征兆进行自动获取，利用此方法提高了人工难于精确获取的图形征兆的准确程度，同时减轻领域专家的工作量。     

应用C／S结构模式设计旋转机械监测诊断系统

从旋转机械监测诊断系统对软件的要求出发,探讨了Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ结构模式对于设计旋转机械监测诊断系统的优越性。同时对Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ的概念、构成、特点等方面,做了系统地介绍。最后得出结论,Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ结构模式是设计旋转机械监测诊断系统的最佳模式和软件设计方法。     

神经网络聚类方法在旋转机械故障诊断中的应用研究

在基于神经网络的聚类学习方法。分有监督学习方法和无监督学习方法。本文采用无监督学习方法对旋转机械中常见故障的分类进行了较为详细的研究，以此分类结果来达到故障诊断的目的，文中还具体描述了该算法的实现方法。研究结果表明，该方法克服了有监督学习方法的旋转机械故障诊断技术的某些缺陷，是进行大型旋转机械故障诊断的一种行之有效的方法。