基于双线性时间-频率分布的瞬时信号探测技术

针对复杂背景条件下瞬时信号的探测,提出一种新的无混叠双线性时间-频率分布方法,该方法能够避免常用的双线性时频分布中的频率混叠与信息丢失,有效减小交叉项干扰,而且具有较高的时频分辨率.通过数字模拟实验与齿轮箱故障信号检测,验证了新的双线性时间-频率分布对复杂信号中瞬时分量的探测效果.     

基于Wigner-Ville分布与小波尺度谱融合的时频特征提取方法

时频分布提供了信号特征在时间域和频率域的联合分部信息。作为两种典型的时频分布表示方法,Wigner-Ville分布(WVD)和尺度谱都存在的缺陷,体现在WVD存在严重的交叉项,尺度谱时频聚集性差。本文在WVD和尺度谱的基础上提出了一种以消除交叉项和保持高分辨率为目的的时频特征融合算法。仿真分析验证了该算法能够有效抑制交叉项,可以很好的保持时频分辨率,且抑制了弱噪声对于时频特征的干扰。通过仿真信号的分析将该算法与Cohen类时频分析方法进行比较,验证了其在时频特征表示方面的优越性。将时频融合算法应用于轴承振动信号的时频表示,结果表明该方法能基本消除时频特征表示中的交叉项且保持了较高的时频分辨率,验证了算法在信号特征表示方面的有效性。     

角域AR谱技术在齿轮故障诊断中的应用

利用时频分布平面内信号能量峰脊与瞬时频率之间的对应关系,对信号瞬时频率进行估计;在此基础上利用代数方法求解鉴相时标积分方程,并对经插值重采样得到的角域信号进角域平均处理,提高了角域信号的信噪比;最后对角域信号进行AR建模实现信号的阶次谱分析。实际测试结果表明:采用角域AR谱技术处理齿轮箱非平稳振动信号,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的"频率模糊"现象,克服了传统阶次谱分辨率较低,谱线毛糙,易受噪声及轴频调制影响等缺点,对齿轮箱的早期故障有较好的识别能力。     

旋转机械非平稳振动信号的时频分析比较

信号分析与处理是机械故障监测与诊断中故障提取的常用方法,传统的振动故障分析方法难以满足频率随时间变化的非平稳信号的要求,联合时频分析是非平稳信号比较有力的分析工具。以转子实验台的典型振动故障信号为研究对象,分析研究了几种时频分析方法如STFT、Wigner-Ville分布、小波变换和Hilbert-Huang变换。对比结果表明:STFT和Wigner-Ville分布的时频分辨率是矛盾的,易出交叉项或使信号变得微弱;小波分解会出现多余信号;Hilbert-Huang变换的时频分析能够直观检测信号中的微弱奇异成分,清楚给出时频分布情况,为旋转机械状态监测和故障诊断提供了新的手段。     

基于小波分解的爆破振动信号RSPWVD二次型时频分析

对爆破振动信号进行时频分析是为了更全面而准确地得到信号能量随时间、频率的分布状况。RSPWVD二次型时频分析虽然具有较高的积聚性,对产生的交叉项也有较好的抑制,但不可避免会损失部分信号,无法获得爆破振动信号的细节信息。利用RSPWVD二次型时频分析与小波分析相结合的分析方法对实测的爆破振动信号进行时频分析,结果表明：此种方法提高了爆破振动信号时频特征的精度,展现了爆破振动信号的时频细节信息,可获得更加直观、合理、时频分辨率更高的信号时频特征。     

非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究

转子轴承系统的振动信号常呈现非线性调频特征且信号分量在频域混叠,传统的频谱分析方法难以处理该类信号。基于参数化解调的非线性调频信号分解方法来分析油膜涡动、油膜振荡特征信号能够有效分解频域混叠的非平稳信号。首先通过优化频谱集中性指标来估计信号瞬时频率参数并用估计到的参数将非线性调频信号解调为平稳信号,最后用带通滤波器提取解调信号。仿真及实验信号通过该方法分析后的结果证明,所用非线性调频分量分解的信号分解方法能够有效提取转子轴承系统的油膜涡动、油膜振荡故障特征,从信号时频图及提取分量的时域图可以清晰看到油膜涡动、油膜振荡的发生发展过程,为早期油膜涡动判定提供依据。     

基于变分模态分解和奇异值分解的频率相近信号分离方法

频率相近信号分离是故障诊断的难点问题。变分模态分解(VMD)作为一种新的信号时频分析方法,对频率相近信号具有较高的分辨率,能够实现频率相近信号的分离。VMD分解时先指定分解层数,层数选取的优劣将直接影响分解效果,过分解时容易产生虚假频率成分,反之,欠分解则容易丢失有用频率成分。基于此,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解相结合的相近频率信号分离方法。首先选择适当的分解层数对信号进行VMD过分解,然后对分解得到的分量进行奇异值分解,通过奇异值分解检测并剔除虚假信号成分,从而实现频率相近信号的有效分离。利用仿真信号和滚动轴承故障信号证明了该方法的有效性和可行性。     

径向高斯核函数时频分布及在故障诊断中的应用

对一种可调核函数的时频分布－径向高斯核函数时频分布（RGKD）进行了研究,并将径向高斯核函数时频分布引入机械故障诊断。这种时频分布根据被分析信号不同特性,采用优化方法自适应对模糊函数进行整形,尽可能保留集中在原点的信号模糊函数的自分量,抑制远离原点的交叉分量,与固定核函数的时频分布对比结果表明,径向高斯核函数时频分布极大地去除了交叉分量,提高了分辨率,并且对品怕不敏感,在分析实际低信噪比的信号时,仍能保持较高的分辨率,杂散分量很少,该方法具有对信号的广泛自适应性,试验证明径向高斯核函数时频分布在故障诊断中的较强的特征提取作用。     

广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用

介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。     

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。     

时频分布在爆破震动信号处理中的应用

爆破震动信号是典型的非平稳信号,其处理方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论Fourier变换(FT)和短时Fourier变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破震动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破震动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好地对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破震动信号的时频分析。     

锦屏二级水电站2~#引水隧洞爆破治理岩爆试验研究

岩爆是地下工程的一大地质灾害,目前还没有成熟的预报和治理方法。利用爆破手段释放高地应力来减少岩爆,一直是地下工程施工研究的重要课题。在锦屏二级水电站2#引水隧洞,进行了爆破释放应力试验,分别试验了掌子面倾斜辐射孔和围岩内倾斜辐射孔两种方案。试验结果证明了爆破是高应力释放的有效手段,通过合理的爆破设计与施工,可以达到控制或缓解岩爆的目的。     

A virtual instrument for time-frequency analysis

A virtual instrument for time-frequency analysis is presented. Its realization is based on an order recursive approach to the time-frequency signal analysis. Starting from the short time Fourier transform and using the S-method, a distribution having the auto-terms concentrated as high as in the Wigner distribution, without cross-terms, may be obtained. The same relation is used in a recursive manner to produce higher order time-frequency representations without cross-terms. Thus, the introduction of this new virtual instrument for time-frequency analysis may be of help to the scientists and practitioners in signal analysis. Application of the instrument is demonstrated on several simulated and real data examples     

矢量水听器阵时频MUSIC算法研究

时频MUSIC算法利用信号的时频分布构造空间时频分布矩阵,并用该矩阵代替传统的相关矩阵进行DOA估计,可以有效抑制噪声和干扰,提高算法的稳健性。时频子空间算法突破了传统子空间算法中阵元数对估计信号个数的限制,时频点包含了信号的时频空三维信息,通过时频点的选择可直接确定信号的频率从而确定阵列流型矩阵。对于宽带信号,在进行方位估计时避免了频域搜索,减少了运算量。将时频MUSIC算法应用于二维矢量水听器垂直线阵中,充分利用矢量水听器的标、矢量信息和信号的时、频信息进行宽带信号的二维波达方位估计。仿真研究验证了算法的有效性。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究

在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法.时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取.基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法.试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取.     

爆破振动信号的时频分析

爆破振动信号的研究方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论FOURIER变换(FT)和短时 FOURIER变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破振动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破振动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好的对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破振动信号的时频分析。     

工件底孔直径对冷挤压内螺纹振动信号的影响

通过研究不同工件底孔直径下冷挤压内螺纹的振动信号,并对其在时域、频域及时频域上的分析,研究了在不同工件底孔直径下,冷挤压内螺纹振动信号的变化规律,进而从振动信号方面解释不同工件底孔直径对冷挤压内螺纹的影响。研究结果表明,随着工件底孔直径的增大,振动信号的振动幅值相继减小,振动信号的频率从高频向低频移动,振动信号能量主要分布在625～1250Hz范围,且振动信号的总能量不断减小。