频谱泄漏校正的多频实信号频率估计算法

为抑制多频实信号中负频率频谱泄漏和正频率频谱间相互泄漏对频率估计的影响,提出一种频谱泄漏校正的频率估计算法。利用FFT法对采样信号进行预处理,得到每个分量的频谱索引;对信号频谱进行插值分析,构造所有负频率和非待估计正频率的频谱插值;采用相减策略将信号频谱插值和构造的频谱插值相减,得到抑制了频谱泄漏的待估计正频率频谱插值;对生成的频谱插值进行分析,得到各分量频谱偏移量估计值;经迭代计算得到各分量精确的频率、幅值和初相位估计值。在不同频率间隔、不同信噪比等条件下的仿真实验结果表明:所提算法具有良好的频率估计性能,有效抑制了频谱泄漏的影响,提高了多频实信号的频率估计精度,使得频率估计值的均方误差更接近于克拉美罗下限。此外,在LFMCW雷达实验平台上进行了测距实验,检验了所提算法的实际应用效果。     

含噪多频信号频率估计算法

为抑制多频信号中非待估计频率分量频谱泄漏对频率估计的影响,提出一种新的频率估计算法。利用快速傅里叶变换(FFT)算法对采样信号进行预处理,得到每个频率分量的频谱索引,从而得到各频率分量粗略的幅值和初相位估计值;采用频率搬移策略滤除多频信号中的非待估计频率分量,得到降频信号;对降频信号进行频谱分析,并经迭代计算得到各频率分量信号精确的频率、幅值和初相位估计值。在无噪声、不同信噪比等条件下进行了仿真实验,结果表明,所提算法具有良好的频率估计性能,有效抑制了多频信号中频谱泄漏的影响,提高了频率估计精度,优于现有优秀算法。     

实复转换式衰减信号参数估计算法

为抑制衰减实信号中负频率成分对参数估计的影响,提出一种实复转换式参数估计算法。预估计采样信号频谱能量最大值点的索引值;构造只含有负频率成分的参考信号,并将采样信号和参考信号相减实现实复转换,以抑制负频率频谱泄漏的影响;利用频谱两点插值算法得到频率偏差、衰减因子和复幅值的粗估计值,并重新生成参考信号和复信号;通过迭代计算得到精确的频率、衰减因子、初幅值和初相位估计值。以频率估计为例的仿真实验结果表明:所提算法可有效地抑制负频率频谱泄漏的影响,提高中高信噪比条件下的频率估计精度,特别是信号频率较低时的频率估计精度,提升了频率估计的综合性能。此外,在科氏流量计中进行了实测实验,检验了所提算法的有效性。     

基于频谱搬移的迭代式谐波实信号频率估计算法

为抑制谐波实信号中频谱泄漏的影响,提出一种基于频谱搬移的迭代式谐波实信号频率估计算法。在估计某一谐波分量的频率时,所有负频率与其他分量的正频率均为产生频谱泄漏的干扰分量。根据干扰分量的频率逐次进行频谱搬移并抑制干扰分量,得到仅含有单一分量的信号,利用抛物线插值算法估计其频率;得到所有谐波分量的频率后,重新进行干扰分量抑制获得单一分量信号,以得到更加精确的频率估计值。仿真实验表明,所提算法抑制了干扰分量,提高了谐波实信号的频率估计精度,频率估计的均方误差更接近于克拉美罗下限(CRLB)。     

基于迭代插值的实复转换频率估计算法

为消除实信号中负频率成分对频率估计的影响,提出一种基于迭代插值的实复转换频率估计算法。通过预估计采样信号频率,构造参考信号,并通过90°相移得到采样信号的正交分量;将采样信号与其正交分量合成为复信号实现实复转换,抑制负频率成分的影响;利用迭代插值算法估计复信号的频率,重新构造参考信号并生成正交分量与复信号,并对复信号进行频率估计,得到精确的频率值。仿真实验表明:所提算法消除了负频率成分的影响,改善了抗噪性,提高了估计精度,使得频率估计的均方误差更接近于克拉美罗下限。此外,在LFMCW雷达上进行了实测实验,验证了所提算法的有效性。     

基于线调频小波路径追踪和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断

在变转速工况下诊断滚动轴承故障时,广义解调算法中相位函数的确定依赖转速计等辅助设备。针对这一问题,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit, CPP)和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断方法。瞬时故障特征频率(Instantaneous Fault Characteristic Frequency, IFCF)在包络信号中具有幅值优势,利用这一特点,使用CPP算法从降采样的包络信号中提取IFCF趋势线,构造IFCF的相位函数;针对转频在信号中难以提取这一问题,采用重复估计转频的方式,计算潜在转频的相位函数;根据IFCF和转频的相位函数,构造逐步解调滤波算法,既可以恢复时变频率的周期性,又能降低噪声干扰,避免幅值较小的转频被噪声淹没;根据IFCF和转频在解调频谱的比值,判断故障位置。仿真和试验信号的处理结果证明了算法的有效性。     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

矩形窗三点插值傅里叶变换高精度频率估计方法

针对电力系统信号频率估计的高准确性要求,该文提出一种基于矩形窗的三点复频域插值频率估计方法。所提出的方法首先采用矩形窗对信号加权处理,然后进行离散傅里叶变换,最后选择离散频谱中幅度最大的三根谱线进行复频域插值,得到频率估计结果。该方法同时考虑离散频谱中的正、负频谱,消除短程和长程频谱泄漏对频率估计误差的影响。采用主瓣最窄的矩形窗进行加窗,能最大程度地减少白噪声对频率估计误差的影响。仿真和实验结果表明：在不同周期和噪声强度情况下,所提出的方法均可以实现对信号频率的准确估计。在与已有的加窗插值傅里叶变换方法相比,该文所提出的插值算法抗噪性更好、频率估计误差更小,适用于对电力系统信号频率的准确估计。     

两个密集频率成分重叠频谱的校正方法

在离散频谱分析中当频率成分比较密集时，各频率成分的谱线相互重叠，产生干涉，使谱线的幅值和相位产生误差，此时无法直接使用比值校正法对频谱的幅值、频率和相位进行校正。该文针对具有两个相互重叠频率成分的密集频谱，分析了两个重叠频率成分在复频域的叠加情况，在不增加采样长度的条件下，通过向量分解和单频率成分的识别、校正方法，推导出其校正公式。仿真研究表明，这种校正方法简单易行，可以对谱峰间距大于０．０１个频率分辨率的两个有重叠干涉的频率成分进行精确的幅值、频率和相位的校正，幅值误差小于０．０２‰，频率误差小于０．００００２个频率分辨率，相位误差小于０．００３度。     

一种激光多普勒信号的频率估计算法

分析了激光多普勒回波信号的特征,提出了一种激光多普勒信号的频率估计算法.用FFT(Fast Fourier Transform)技术求得信号的自相关函数,并由功率谱得到信号频率的粗估计,然后用粗估计值对自相关函数移频,并根据移频信号自相关函数在一点的相位,估计频偏,对粗估计进行频率校正得到频率估计值.在进行信号频率粗估计和求相位时,利用计算过程中得到的结果和FFT因子的对称性,减少运算量.仿真结果表明,本算法有较小的均方根误差和平均绝对误差,应用于激光多普勒测速实验,结果与仿真一致.     

FFT谱连续细化分析的富里叶变换法

本文提出了利用富里叶变换对ＦＦＴ谱的局部进行细化分析的方法。在细化频谱分析时，可以得到某个主要频率成份频率、幅值、相位的精确值，极大地提高频率分辨力，对瞬态及恒定采样长度信号的频率细化分析十分有效。     

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。     

基于长程泄漏补偿的迭代插值FFT方法及应用

针对传统频域插值傅里叶变换参数估计精度低的问题,在分析频谱泄漏产生原理基础上,提出适用于多频信号的高精度频域迭代插值方法。该方法先利用传统插值法估算信号各频率参数,然后利用信号的估计参数值计算泄漏补偿因子,并用补偿因子重新计算信号各频率参数,最后通过多次迭代实现所需的计算精度。通过对方法的估计结果进行噪声干扰敏感性分析、参数变化对估计精度影响及对方法敏感性分析结果表明,在噪声干扰与长程泄漏明显情况下,所提方法仍具最好估计精度及稳定性,且收敛速度快,可作为改进信号参数估值精度的可选方法。对IC芯片封装中引线键合过程数据处理与分析结果表明,所提方法能较好抑制长程泄漏影响,提高参数估计精度。     

非平稳风速的HHS时频状态表征

为完整描述非平稳风速的时变特征,在传统时频分析手段的基础上,引入Holo-Hilbert谱(HHS),开展台风非平稳脉动风速的时频状态表征研究。以苏通桥址区记录的"海葵"台风风速样本为例,通过经验模式分解(EMD)将风速样本分解为多个正交单分量固有模式函数,并采用Huang氏标准化方法获得了各分量的解析信号表达。基于相位角恒增准则,计算了各分量在每一时刻的瞬时频率,并避免了解析信号出现负频率的问题。在此基础上,进一步对各分量的幅值进行Hilbert-Huang变换,将传统Hilbert时频谱拓展至四维状态,从而获得了实测非平稳风速的高阶时频谱。分析结果表明:高阶时频谱可完整描述非平稳风速的幅值调制特征,通过高阶边际谱可准确确定幅值调制的具体频率或频带范围;幅值频率与载体频率的尺度谱可表征非平稳风速在各载体频率处的幅值调制状态。     

基于相位差校正技术的动平衡信号高精度测量

提出利用相位差校正技术实现动平衡信号的高精度测量.对原始随机采样的振动信号序列时移构造相同点数的新序列,分别对这两个信号序列加对称窗函数进行FFT分析,利用各自离散频谱中对应峰值谱线的相位差求取信号幅值和相位的校正量,最后根据该校正量得到基频不平衡信号的特征参数,同时也说明了对称窗函数的选取原则.该方法的采样频率不受待测信号频率影响,不需要整周期采样,算法实现方便,实时性好,且加适当的窗函数可以消除信号中的谐波、噪声干扰.实验结果表明该方法能够实现动平衡信号参数的高精度测量.     

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。     

基于离散频谱分析的自由衰减振动信号的幅值恢复

加矩形窗截断后的自由衰减振动信号可以看成无限长谐波信号与单边指数函数及矩形窗的乘积,从理论上证明了其连续谱峰值点的频率和相位就是信号的实际频率和相位。分析了连续谱的离散频谱幅值误差影响因素,提出一种新的求解幅值恢复系数的方法,该方法根据已估计得到的阻尼、频率和相位重构幅值为给定值的新信号,然后求解加有限长度指数窗幅值恢复系数。当理论频率位于某条离散谱线上,幅值基本无误差。理论分析和仿真表明,采样频率、阻尼和频率误差的变化对幅值分析精度的影响很大,并且是相互作用的,但当理论频率与采样频率之比fn/fs在区间(0.25,0.4)内,且阻尼在区间(0.005,0.02)时,不论频率误差多大,分析精度均很高,幅值误差小于5%。相邻频率成分产生严重模态耦合时,不能使用该方法。     

频谱校正的复比值法

为了抑制快速傅立叶变换(FFT)栅栏效应,已经发展了多种幅值比校正法.但是研究发现:这种方法对于实信号在有些条件下,甚至会比从FFT离散谱线直接读出的误差更大.其原因是由于实信号中负频率成分对正频率谱峰的干扰.为了抑制这种干扰,给出了复比值校正方法和复合复比值法.前者直接利用复数频谱进行校正,后者根据前者在最高谱线与其左右相邻的谱线各校正出一个频率,然后对这两个频率加权平均.仿真算例表明:复比值法对负频率成分的干扰不敏感;而复合复比值法性能优于Quinn算法.     

改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用

通过引入频谱幅值修正系数改进了通常的谐波小波包变换。改进的谐波小波包变换使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,为机械故障诊断带来了方便。仿真实验和轴承故障诊断实例不仅表明谐波小波包具有一般正交小波包无法比拟的完美的带通滤波性能和极强的微弱特征信号提取能力,而且还表明改进的谐波小波包变换确实使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,有一定的工程应用价值。     

基于ASTFA和SDEO解调的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障信号的调制特点,提出基于自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis,ASTFA)和对称差分能量算子(Symmetric Difference Energy Operator,SDEO)相结合的解调方法,用于提取故障信号的瞬时幅值和瞬时频率信息。采用ASTFA方法分解行星齿轮箱故障信号,得到若干个单分量信号,采用SDEO进行解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算得到包络谱。采用该方法分析行星齿轮箱故障仿真信号和故障实际信号,结果表明,该方法能准确地提取故障特征,实现行星齿轮箱故障诊断。