振动调幅信号的循环平稳解调原理与应用

在具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障诊断中,广泛使用解调分析方法进行故障特征提取.对其中的周期平稳信号,通过循环自相关函数分析,并利用函数在某些循环频率下的切片进行绝对值解调可解出信号的调制频率.对两组调制相加信号在对应于某个调制频率的循环频率处进行循环自相关函数的切片解调,可得到该组调制频率成分的解调谱,从而达到将幅值调制相加信号分离成单一幅值调制信号并进行有效解调的目的.仿真和对滚动轴承实验验证,该方法在低频和高频处分别切片都有很好的解调效果,且与理论推导一致.但是该方法存在解两相加信号时以两频率之差及其倍频作为调制频率解出的局限性.     

循环自相关函数及其切片的解调原理分析

在具有齿轮、滚动轴承等设备的机械故障诊断中,幅值解调分析是非常有用的工具.分析了的基于循环平稳信号的循环自相关函数的解调原理,提出了一种新的解调方法--循环自相关函数切片法,由于平稳信号没有循环平稳的特点,使得该方法对加性平稳噪声具有自动降噪功能.     

基于MED和循环域解调的多故障特征提取

针对强背景噪声环境下齿轮箱故障特征信号往往被噪声淹没等问题,提出最小熵反褶积(Minimum entropy deconvolution,MED)和循环域解调的方法提取齿轮箱故障特征。通过仿真信号发现循环自相关函数解调在强背景噪声下不具有免疫性,为了剔除噪声的干扰,提取故障特征信息,先用MED作为滤波器,以最大峭度值作为滤波的终止条件,通过仿真信号验证其强大的降噪功能,同时用提出的方法对强背景噪声下的齿轮箱多故障试验台振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行循环自相关函数解调分析,成功提取出故障特征,验证此方法的可靠性。     

振动调幅调频信号的调制边频带分析及其解调方法

机械设备（如齿轮系统）中的振动信号，调幅现象和调频现象总是同时存在的，测得振动信号的频谱中通常包括有很多调制边频成分。而且不同于单一调幅或者单一调频情况下的对称调制边频带，当调幅和调频共同作用时，调制边频带一般都是不对称的。理论上分析调幅和调频共同作用时频谱中调制边频带不对称的原因，并采用广义检波滤波解调方法和循环自相关分析方法对其进行解调。仿真验证理论结果正确，并对滚动轴承实验信号和齿轮箱实测信号进行了分析。     

EMD-循环域解调方法在故障诊断中的应用

多调制源、多载波信号的循环自相关解调分析存在交叉项的干扰，这使循环自相关解调方法的实际应用产生了困难。在对循环自相关解调及其性能分析的基础上，提出了基于经验模式分解的分频带循环自相关解调方法。该方法通过对信号经验模式分解后能量相对集中的基本模式分量进行循环自相关解调，有效地抑制了多调制源、多载波对循环平稳结果带来的交叉项干扰，提高了分析的可靠性。将该方法应用于滚动轴承的故障诊断，成功地从振动信号中分     

循环自相关函数的解调特性分析及其在故障诊断中的应用

本文介绍了循环平稳信号的基本概念,对循环自相关函数的解调性能进行了详细的理论分析,计算机仿真验证了理论分析结果,同时说明利用信号的循环平稳特性具有较好的抑制平稳干扰的能力.通过在滚动轴承故障诊断中的应用,说明利用循环平稳信号处理是分析旋转机械的故障振动信号的一种较好的处理手段,具有极大的应用前景.     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取了影响产品舒适性的特征信号,并以其功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用了二阶循环统计量循环自相关功率谱密度函数对平稳信号的解调特性,对产品振动信号的循环功率密度谱切片图进行了分析,得到了隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出了缺陷频率点。利用缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取影响产品舒适性的特征信号,并以其对应的功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用二阶循环统计量循环谱密度函数的解调特性,对产品振动信号的循环谱密度函数切片图进行分析,得到隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出缺陷频率点。依据缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。     

振动调频信号的时延二次变换解调研究

调频信号在频谱上具有与调幅信号相同的频率分布特征，然而，轴承和齿轮故障诊断中常用的解调方法却只适用于调幅信号，不能分析调频信号。基于以上问题，从确定调频信号频率分量幅值的贝塞尔函数的性质出发，分析了平方解调法不能对调频信号进行解调的原因。分析过程中发现由于贝塞尔函数的一些特殊性质，使得常用的解调方法不再适用于调频信号。针对这个原理，本文提出利用时延二次变换（信号与时延信号的乘积）打破调频信号边频分量的贝塞尔函数的特殊性，使得变换之后的信号中包含有调制频率，从而实现了对调频信号的解调。     

基于局部均值分解和切片双谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种结合局部均值分解（LMD）和切片双谱的诊断新方法。首先利用LMD算法对故障信号进行自适应分解,分解后获得一组位于不同频带的乘积函数（PF）分量,然后利用本文提出的峭度准则对分解结果进行筛选,筛选出峭度值最大的PF分量,并对其包络信号做切片双谱分析,从而提取出故障特征频率信息。为加快分解速度、减少分解运算量,本文对LMD算法中的循环迭代结束条件做出改进,并利用模拟信号验证了LMD算法的信号分解能力以及切片双谱的噪声抑制和非二次相位耦合谐波剔除能力。最后,运用提出的诊断方法对实测轴承内圈、外圈故障振动信号进行分析,诊断效果良好,证明该方法具有一定的可靠性。     

基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用

从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的Hilbert变换解调法.严格证明了在利用Hilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波器通带范围包括调制信号的部分频率成分,就可解调出被调制信号的周期成分.为了避免对所有的解调信号序列进行包络谱分析,提出按峭度值最大化准则选择一组含有丰富故障信息的解调信号序列进行包络幅值谱分析.基于以上讨论,给出了实用的基于STFT的振动信号解调算法.为了验证提出的解调算法的有效性,用该算法对仿真和实际轴承故障信号进行了解调分析,分析结果表明,利用该算法能有效地检测轴承故障.     

基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮启停过程中故障振动信号的调频特性,提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法,并将其应用于齿轮瞬态信号的分析。广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号。而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号就表现为多分量的调幅-调频特征。在基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将齿轮瞬态信号分解为若干个单分量信号,然后计算各个分量的瞬时频率,再对其瞬时频率信号进行重采样,最后对重采样信号进行频谱分析得到阶次谱,从而提取齿轮振动信号的故障特征,判断齿轮的工作状态。仿真信号和实验信号的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于生成微分方程的行星齿轮箱故障振动信号解调分析

行星齿轮箱振动信号具有明显的调制特点,幅值解调和频率解调分析能够有效提取其中的故障信息。生成微分方程(GDE)方法可以估计调制信号的幅值包络和瞬时频率,实现解调分析,但该方法需要信号满足单分量要求。实际行星齿轮箱振动信号通常由复杂多分量成分组成,为实现信号的幅值解调和频率解调分析,应用经验模式分解(EMD)将信号分解为单分量本质模式函数,基于生成微分方程计算瞬时频率和幅值包络,根据瞬时频率的波动特点选择本质模式函数作为敏感分量,由敏感分量的包络谱和瞬时频率的Fourier频谱识别故障特征频率。通过行星齿轮箱故障模拟实验数据分析验证了解调分析方法的效果。     

齿轮故障振动信号检波解调分析中的混频效应

在齿轮故障诊断中,振动信号解调分析是一种很有效的方法。本文在分析调幅调相信号检波解调分析原理的基础上,讨论了该类算法软件实现过程中产生的混频效应,指出信号在检波解调过程中经过非线性变换后将包含高频成分,有可能发生明显的混频,导致得出错误的解调信号。通过合理地选择采样频率及分析算法中低通滤波器的截止频率或采用较高的采样频率能有效地消除这种混频效应对解调的影响,最后以仿真数据及实验论证了这些结论。     

齿轮振动中调频信号的解调方法及仿真计算

齿轮发生裂纹故障时其振动信号会产生调制现象，包括幅值调制和频率（相位）调制两部分。目前调幅信号的解调分析已经比较成熟，但对于调频信号的解调方法研究还不够完善。全面系统介绍了近年来处理调频信号中最常用的希尔伯特相位解调和循环平稳解调两种方法，并通过仿真指出了这两种方法各自的优缺点和局限性。     

基于二阶循环统计量的近场声全息试验研究

传统近场声全息技术的重建结果不能准确反映循环平稳声场的调制特性。因此,利用循环自相关函数的解调性能来提取声场的特征循环频率,然后通过循环维纳－辛钦关系来获取循环谱密度,将循环谱密度取代声压谱作为平面近场声全息的声场重建物理量。试验研究表明,此方法可准确提取循环平稳声场的特征频率,重建结果可清晰直观的突出声场的本质特性。     

滑动轴承油膜失稳振动的二阶定向循环平稳性分析

定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的油膜失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。       

基于形态自相关和时频切片分析的轴承故障诊断方法

频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种新的时频分析方法,信号中的噪声会降低FSWT分析的频率分辨率。为了提高分析精度,提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片分析方法,并成功应用到轴承故障诊断中。该方法首先采用多结构元素差值形态滤波和时延自相关方法对信号进行降噪,采用FSWT分解降噪后的轴承振动信号,然后根据轴承故障特征频率选择时间频率切片区间,进行细化分析来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断实例的分析验证了该方法的有效性。