解调分析的一种优化方法

在分析当前的解调方法原理和实现方法的基础上，针对宽带解调方法将不包括故障的两时域相加信号，也以频率之差作为调制信号解出而引起误诊断的特点［４］，提出将带通滤波与希尔伯特变换和细化重抽样有机结合起来的解调算法。提高了解调分析的速度和精度，克服了希尔伯特变换应用的局限性。     

基于小波分析的解调分析方法

利用高斯小波的线性特性和带通特性,设计小波滤波器组。运用该滤波器组对调制信号进行解调分析,实现了选频,可变带宽包络分析,将传统的包络分析中信号的窄带带通滤波和包络分析结为一体。算法具有较强的适时性,为包络分析提供了一种新方法。     

基于小波分析的解调分析方法

利用高斯小波的线性特性和带通特性,设计小波滤波器组.运用该滤波器组对调制信号进行解调分析,实现了选频、可变带宽包络分析.将传统的包络分析中信号的窄带带通滤波和包络分析结为一体.算法具有较强的适时性,为包络分析提供了一种新方法.     

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.     

基于谐波小波变换的共振解调法

在滚动轴承的振动故障诊断中，广泛使用解调方法分析诊断故障。利用软件方法实现共振解调时，必须首先构造窄带高频带通滤波器，提取高频共振信息，然后利用Hilbert变换进行解调分析。通过分析谐波小波变换的实现过程，发现信号经谐波小波变换的实质是将信号带通滤波后，进行Hilbert解调。另外，共振解调中要求带通滤波器是窄带高频带通滤波器，广义谐波小波突破了传统二进小波在低频分辨率高，而在高频分辨率低的限制，能够实现超窄带高分辨率检波，满足共振解调的要求。在此基础上，提出了基于谐波小波变换的共振解调算法，为软件实现共振解调提供了一种新的途径。     

复解析带通滤波器及其在解调分析中的应用

复调制带通滤波器具有负频率为零、冲击响应函数实部和虚部有 90°相移的特点 ,能将带通滤波和希尔伯特变换合为一体 ,只要选择合适的滤波参数 ,在解调分析中将不包括故障信息的时域相加信号滤掉 ,且能避免广义检波滤波解调分析中的混频效应。利用此原理 ,并将最大细化倍数与带通滤波器的宽度之间建立了严格的数学关系 ,以避免为了大幅度提高运算速度而只对选抽点进行变换可能产生的频混现象 ,优化了现代设备故障诊断广泛应用的窄带希尔伯特变换解调分析的算法     

变转速下基于广义解调算法的滚动轴承故障诊断

变转速条件下故障轴承的冲击间隔会相应的发生改变,导致以包络分析为代表以恒转速为前提的故障诊断方法失效。阶比分析因其在消除频谱模糊方面的有效性,成为处理变转速故障轴承信号最为常规的方法。然而,上述方法在对信号重采样的过程中存在幅值误差、包络畸变以及计算效率低等问题。为此,从滚动轴承的振动特性出发,提出了无需角域重采样的基于广义解调算法的滚动轴承故障诊断方法。整个算法主要包括五部分:(1)利用快速谱峭度算法确定最优带通滤波参数,并对原始振动信号进行滤波;(2)根据转速脉冲信号计算并拟合转速曲线;(3)通过转频方程以及滚动轴承的故障特征系数确定广义解调算法所需要的相位函数;(4)根据相位函数对滤波信号进行广义解调,对解调信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)获取解调信号的频谱图;(5)观察频谱图中的峰值,更改故障特征系数重复步骤(3)-(4),最终确定轴承故障类型。仿真及实测的故障轴承信号分析证明了新算法对变转速下滚动轴承故障诊断的有效性。     

基于FPGA的激光外差干涉仪反正切解调技术

针对高频声学应用中多普勒信号软件解调的局限,提出了一种基于FPGA的数字硬件信号解调方案.基于AD9467设计了高速ADC采集系统,以实现原始多普勒信号的奈奎斯特采样或带通采样;基于Xilinx Zynq-7000片上芯片系统设计数字信号处理系统,实现了 DDS合成参考信号与多普勒信号混频、低通滤波产生I&Q基带信号对...     

非平稳振动信号的角域重采样小波解调分析方法

对于旋转设备的非平稳多分量振动信号,在已知转速变化规律的情况下,采用转速跟踪分析中的角域重采样方法使其变成阶比值固定的信号,再利用小波解调方法的带通滤波与解调分析两重功能,就能从混合振动信号中提取出各个阶比分量并获得对应的解析信号。该方法成功地解决了旋转设备严重非平稳振动信号的分析问题,并可拓展应用于至其它非平稳信号的分析。拓展算法具有类似HHT的算法结构,适用面广。文中同时给出的数值计算方法配合采用了细化分析及快速解卷积运算,保证了整体算法的稳定性、精确性和快速性,克服了HHT稳定性差的缺陷。论文最后对航空发动机试车过程中的振动数据采用本文方法和其它方法的应用效果进行了分析对比,证明了本文方法的有效性。     

基于快速kurtogram算法的共振解调方法在滚动轴承故障特征提取中的应用

共振解调方法是滚动轴承故障特征提取和故障诊断中最为常用的一种方法。然而传统的共振解调技术存在带通滤波参数(中心频率和滤波带宽)需要人工进行预先确定,其具有很大的偶然性、局限性等缺陷。本文作者将快速Kurtogram算法用于共振解调技术带通滤波器参数的确定中,并结合共振解调技术成功运用于滚动轴承的故障特征提取,弥补了传统共振解调方法需要人工干预进行带通滤波参数确定的不足,并分别进行仿真和实验来验证该方法的有效性。     

Rolling Bearing Fault Feature Extraction Based on Bacteria Foraging Optimization

Resonance demodulation technology has been widely applied in the fault diagnosis of rolling bearings because of the high sensitivity, the high reliability, and the effective identification of early damage. Its process includes collecting vibration signals, filtering, envelope demodulation analysis, and judge fault condition, while filtering as the key link directly affects the accuracy and efficiency of fault diagnosis based on resonance demodulation technology. So, there is an important problem in the resonance demodulation technology, which is how to select the optimal filter band rapidly to ensure the least amount of noise in the filter signal. To solve this problem, this paper applies bacteria foraging optimization algorithm (BFO) in the selection of the optimal filtering band. The kurtosis is used as evaluation function to judge the quality of the filter signals. Through the loop operation of three operators (migration, breeding, and chemotaxis), the algorithm converges to the global optimal solution quickly. In the last part of the paper, the feasibility and effectiveness of the application of BFO are tested by simulation signals and practical signals, and the relative merits of the application are concluded.     

自适应BPSK解调方法研究

提出了一种新型的基于自适应滤波算法的解调二进制相移键控（BPSK）信号的方法。以常用的最小均方误差自适应算法（LMS）为例，讨论了新型的BPSK自适应解调的过程及其性能。该解调算法不需要自适应滤波器完成收敛，从而降低了采样频率。给出的理论性能与仿真结果表明，BPSK自适应解调的误码率仿真结果与理论值吻合非常好；而且该方法具有抗干扰性能强、输出响应快、便于数字信号处理（DSP）技术实现等特点，在相同的采样频率下其误码率优于相关解调的误码率。     

面向批料流测量的科氏质量流量计正交解调方法实现

为了提高科氏质量流量计在批料流工况下的测量精度,根据正交解调算法具有快速响应的特点,选取该算法作为批料流下的信号处理方法,并解决实现过程中的技术难点。利用正弦信号周期性的特点,实现解调信号单周期有限点数据循环调用;采用FIR陷波器和IIR低通滤波器级联完成对解调后信号的滤波,在保证滤波效果的同时降低了算法运算量;为了去除计算结果中的奇异点同时减小稳态波动,在相位差后期处理中加入两级平均;优化了算法实现过程中的资源分配。在此基础上,研制了科氏质量流量变送器,并进行了单相流和批料流标定实验,其测量误差小于0.1%,重复性小于0.05%。实验结果表明,正交解调算法在批料流下具有较好的测量精度,同时所研制的变送器具有较好的性能。     

一种基于残周期拟合的激光测冲击信号解调方法

针对激光干涉法冲击加速度校准中调频信号的数字化解调问题,提出一种基于残周期正弦波拟合的解调方法,使用约1/5周期的残周期正弦波模型进行滑动拟合,实现FM信号的数字化解调,对激光多普勒冲击信号波形具有良好的适应性,无需信号的截取等操作,拥有良好的算法稳定性和一个采样间隔的时间分辨力。在一组实际测量波形上的实验,验证了所述方法的正确性与可行性,为冲击加速度的计算提供了另外一种有效实用的数据处理方式。上述方法也可用于外差式激光干涉振动信号的解调。     

数字EMT系统中的多频正交序列解调研究

在正交序列解调技术的基础上提出了一种多频复合解调技术.在理论上,提出并论证了多频解调技术的原理与实现算法,给出了该算法的频域解释;在实验上,基于MATLAB软件和构建的EMT硬件平台,验证了多频解调技术的可行性和准确性.研究结果表明:多频正交序列解调具有更丰富的幅值和相位信息,是一种准确可行的数字解调技术.     

往复机械特征频段信号的解调分解及其应用

提出了往复机械特征频段加速度信号的调幅调频模型,并基于此模型用标准解调法Ｈｉｌｅｒｔ变换法推导出了特征频段加速度信号的解调分解公式。分析和解调测试说明,提出的解调分解方法可成功地实现对特征频段加速度信号的解调分解。在往复机械诊断中的运用实例说明,特征频段信号经解调分解获得的新参量对往复机械的故障诊断是有意义的。     

广义解调时频分析方法中的若干问题探讨

基于广义解调的时频分析方法是一种新的信号处理方法,本文在详细地介绍广义解调时频分析方法的基础上,采用广义解调时频分析方法对仿真信号进行了分析,同时和其它时频分析方法进行了比较,结果表明了广义解调时频分析方法的有效性.重点对广义解调时频分析方法应用范围、相位函数的选择等问题进行了讨论,得出了相应的结论.