弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦新方法

摘要：弗德卡曼（Vold-Kalman）滤波阶比跟踪法是目前旋转机械阶比分析中能对阶比耦合干扰进行有效解耦操作的方法。但是传统的弗德卡曼升滤波解耦方法存在计算效率低,在无法充分获得耦合阶比瞬时频率信息时不能使用等不足。本文提出了一种基于独立分量分析技术的弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦方法。其先将混合观察信号分解为阶比分量、耦合干扰等不同的独立信号分量,再在此基础上对分离出的阶比分量信号对应独立信号分量进行弗德卡曼滤波阶比跟踪分析,有效解决了传统解耦方法计算效率低,解耦需要干扰信号瞬时频率的不足。文中对弗德卡曼滤波阶比跟踪和独立分量分析的基本原理进行了简要介绍,在此基础上提出了本方法的实现方案。通过仿真试验和实际测试对本方法的有效性进行了评价。
     

旋转机械非稳定信号的伪转速跟踪阶比分析

旋转机械非稳定信号阶比分析技术，是旋转机械特征分析的重要内容。本文提出并介绍了用时频分析技术中的瞬时频率估计实现伪转速跟踪阶比分析的方法。和传统方法相比，本方法无需转速计和鉴相装置等辅助硬件手段，简化了阶比分析的实现。介绍了借助本方法实现的阶比谱、阶比谱阵和跟踪阶比谱等阶比分析技术的方法，并通过实际测试验证了其有效性。本方法是对已有方法的有力补充，特别适合虚拟测试仪器发展的要求。     

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。     

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。     

基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析

通过对旋转机械变速运行工况的齿轮箱振动分析研究,提出一种基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析方法。该方法利用旋转机械运行过程中滚动轴承故障引起的冲击性振动会激起其周围结构共振的原理,应用谱峭度方法自适应地确定优化的共振解调带通滤波中心频率和滤波带宽,进而通过共振解调算法获得包含轴承故障初始阶段振动特征的包络信号,再将变速工况下的非平稳包络信号通过等角度重采样转化为角度域的准平稳信号,进而获得消除了频率模糊的阶比谱,实现对旋转机械变速运行工况下的滚动轴承故障诊断。仿真和测试试验结果验证了本方法的有效性。     

包络变形对阶比分析结果的影响及消除方法

转速变化的滚动轴承故障诊断通常先采用计算阶比跟踪技术消除变转速的影响,再进行阶比分析获得故障特征。然而,等角度重采样会引起冲击包络变形进而导致阶比分析结果产生偏差,在转速变化范围较大时这个偏差必须要受到重视。本文的主要工作是介绍了等角度重采样方法,仿真了包络变形对阶比分析结果的影响,给出了峰值点间隔变化量详细的理论推导,提出了通过修正角度变换值来消除包络变形影响的方法,并进行了实验验证。研究结果显示,包络在宽窄方向的变形对阶比分析结果没有影响;相邻包络峰值点间隔的变化对阶比分析结果产生影响;在角度序列逐点减去峰值点间隔变化量可消除包络变形对阶比分析结果的影响。     

发动机变速阶段振动信号时频分析阶比跟踪研究

发动机变速过程产生的振动复杂多样,具有周期性和频率倍增等特点。阶比跟踪是一种用于旋转类机械系统动态设计、故障诊断和状态监测的重要方法。阐述了阶比跟踪的国内外发展及技术情况。G abor变换是一种可逆的联合时频变换,通过研究G abor变换及满足信号时域重构的对偶函数双正交条件,采用在时频域进行带通滤波的方法来进行阶比跟踪,能够得到各阶比成分的时域重构信号。克服了采用传统等角度重采样后进行傅立叶变换方法不能在时域内提取阶比信号的不足。     

参数对自适应Vold-Kalman阶比跟踪影响的研究

对提出的基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF_OT)新方法的实现过程进行了详细的描述。对影响AVKF_OT结果的三个主要的参数(权重因子r、滤波带宽BT和跟踪时间RT)进行了详细的分析,讨论了三个参数之间的关系,并以数学方式表达。通过仿真试验和卧式螺旋离心机验证了参数在AVKF_OT实现过程中的影响和作用。     

一阶循环矩分析在旋转机械振动信号分析中的应用

介绍了街环平稳信号分析与处理方法的基本原理，并针对旋转机械设备自身的物理结构特点和工作方法，利用振动信号的循环平稳特性来研究系统的非平稳特征机制，从而达到机械设备状态监控和故障诊断的目的，在此基础上，探讨了一阶循环矩（循环均值）的运用情况。最后给出了几种幅值调制和噪声干扰作用下振动信号特征识别的仿真实例，取得了十分明显的诊断效果。通过与经典的FFT分析相比较，验证了循环平稳信号分析方法的有效性。     

基于瞬变工况阶比跟踪的内燃机监测方法研究

提出一种瞬变工况阶比跟踪方法。对于瞬变工况信号进行数据预处理,使其满足计算阶比采样条件,通过重采样插值技术,将等时间采样信号(Δt)变为等转角信号(Δθ),然后进行阶比跟踪。对于瞬变工况下内燃机连杆故障时振动信号阶比跟踪结果表明,该方法能有效地提取故障的特征,达到内燃机状态监测目的。     

基于阶次跟踪的变速箱啸叫噪声分析

运用阶次跟踪的分析方法,研究了某车型手动变速箱的二挡啸叫噪声现象。首先,在阶次跟踪的等角度间隔重采样算法中,提出用分段三次埃尔米特（Hermite）多项式代替传统的最小二乘法多项式拟合变速箱输入轴转速曲线,再分段对其积分得到变速箱输入轴转角表达式,提高了转速拟合与阶次跟踪分析的精度;然后,把短时傅里叶变换（STFT）用于阶次跟踪分析;最后开展了啸叫噪声的实车实验,结合变速箱噪声实验的主观评价经验,定量地分析和研究了变速箱的二挡啸叫现象。     

基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取

研究了旋转机械振动信号的非线性特征,分析了产生非线性的机制,着重讨论了二次相位耦合与机械故障的关系,在此基础上将高阶谱分析引入转子故障诊断。高阶谱保留了信号的相位信息且能有效抑制噪声,可以定量描述非线性性相位耦合,试验分析表明,对于不同类型的故障,高阶谱特征存在明显差异,因中用于故障模式识别,高阶谱丰富了旋转机械故障诊断系统知识库中的振动特征信息,用于工业现场能大大提高诊断准确性。     

《基于阶次跟踪的变速箱噪声源识别》

随着汽车工业的不断发展,噪声控制已成为各汽车生产商竞争的焦点。变速箱作为汽车的重要组成部分,对其噪声控制也越来越重要。利用日本Onosokki公司的DS2000数据采集系统对某变速箱分别在定转速和加速时测得声压信号,并对其进行功率谱分析和阶次跟踪分析,找出变速箱噪声的特征频率及噪声源。该方法对变速箱的噪声源有一定的识别能力,具有很广阔的应用前景。     

基于阶次跟踪的变速箱噪声源识别

随着汽车工业的不断发展,噪声控制已成为各汽车生产商竞争的焦点.变速箱作为汽车的重要组成部分,对其噪声控制也越来越重要.利用日本Onosokki公司的DS2000数据采集系统对某变速箱分别在定转速和加速时测得声压信号,并对其进行功率谱分析和阶次跟踪分析,找出变速箱噪声的特征频率及噪声源.该方法对变速箱的噪声源有一定的识别能力,具有很广阔的应用前景.     

基于近场声阵列的旋转机械噪声源识别

为了有效控制旋转机械噪声,利用信号处理技术对整机或部件进行噪声源识别是十分必要的,噪声源准确识别可以为故障诊断和结构优化提供依据。首先论述建立均匀线性近场声阵列模型以获得空间声场数据的方法。其次,在传统波束形成结果基础上,利用反卷积法从中提取所需声场信息以实现对声源面可视化重构。接着,在所搭建转子噪声试验台上,利用近场声阵列提取各种工况下噪声信号,并识别出轴承以及盘轴连接处为转子主要噪声源,验证了基于声源成像反卷积法均匀线性近场声阵列在旋转机械噪声源识别方面的可行性。     

自适应时频分析在回转机械诊断中的应用研究

针对各类时频分析方法的缺陷，提出了基于高斯线性调频基的自适应时频分解算法，经仿真试验验证，该方法拥有极高的时频分辨力，且无交叉干扰项，将其运用于转子冲临界瞬态振动分析，取得了良好的效果。     

阶次跟踪在齿轮磨损中的应用

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。在利用B＆K3560多分析仪对齿轮箱加速时测得的振动信号进行时域采样的基础上,利用样条插值算法进行角域重采样得到等角度分布的采样点,并对其进行阶次跟踪分析。结果显示出阶次跟踪分析法在处理转速变化信号时的优越性：能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象,对齿轮箱的早期故障有一定的识别能力。该方法是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。     

微型旋转机械轴承研究进展

对微机电系统(MEMS)旋转机械微轴承,尤其是微型干摩擦、电磁和气体轴承的研究现状进行评述,介绍微型干摩擦轴承、微型电磁轴承及微型气体轴承的各种润滑特性,主要分析微型气体轴承的设计、加工制造及动力润滑特性问题,分别探讨微尺度效应和滑流效应对微型气体轴承润滑特性的影响,并对相关领域的研究进展进行展望.