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。
     

基于独立分量分析与包络阶比分析的齿轮箱多振源特征提取

包络阶比分析是常用的旋转机械变速运行过程齿轮箱振动分析技术之一,但其易受干扰的影响而失效。独立分量分析是最近发展起来的一种混合信号按源分离方法,但其使用中通常要求传感器通道数目不少于独立振源数目,而齿轮箱中的独立振源数目一般并不能预先确定,因此直接应用独立分量分析方法往往并不能实现对混合信号的有效分离。本文提出了一种基于独立分量分析技术的包络阶比分析方法,其首先利用包络提取实现对原信号中振源数的降维,然后对包络波形进行阶比跟踪等角度采样,对等角度采样信号应用独立分量分析进行按源分离和包络阶比分析,提取出各振源的振动特征。仿真和试验分析结果验证了本方法的有效性。     

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。     

基于分数阶傅里叶变换的邻近阶比分离研究

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）的邻近阶比分离方法。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离邻近阶比分量,并对分离出的单分量信号进行阶比分析。试验结果表明,根据转速信号确定FRFT最佳阶次,准确、快速、鲁棒性好,并具有自适应性;最佳阶次的FRFT能准确分离提取邻近阶比分量,对分离出的目标阶比分量进行单分量分析,能有效解决邻近阶比胶合问题。     

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。     

基于DSP的振动信号阶比与时域同步平均分析

本文介绍了阶次这一特征分量在机械故障诊断中的应用，以及其原理和各种具体实现方法。而时域同步平均可以有效衰减与回转频率无关的干扰，提取与工作状态直接相关的周期信号。同时，时域同步平均的实现方法与阶比分析也有相似之处，所以本文也对其作了介绍。在比较几种传统方法后，提出了采用高速数字信号处理器DSP电路和插值算法来进行振动信号的阶比分析和时域同步平均处理。克服了基于锁相环电路采样方法跟踪精度低，速度慢和使用不便的缺点。     

柴油机加速振动信号的阶比双谱特征提取

针对发动机加速过程振动信号的非平稳性和混有大量噪声的特点,提出计算阶比跟踪和双谱相结合的方法,将振动信号按等角度间隔进行软件重采样,得到阶域内的平稳信号,再进行双谱分析,通过仿真信号验证了该方法优于传统双谱。为了充分利用阶比双谱图中的信息,提出双谱特征阶比面的概念,通过比较阶比平面内的累加能量来反映不同工况的变化。诊断实例表明,该方法能有效提取柴油机曲轴轴承的故障特征。     

改进的计算阶比跟踪及其应用

针对传统计算阶比跟踪在匀速以及转速变化较小时存在计算奇异的问题,提出了基于三次样条插值的改进计算阶比跟踪。该方法根据累积转角与时间呈单增函数关系,将时间表示为累积转角的函数后,采用三次样条插值方法进行求解,可实现任意工况下等角度重样时间的估计。由仿真信号和实验信号验证了该方法在不同转频变化时的有效性。结果表明:改进方法解决了传统计算阶比跟踪在匀速以及转速变化较小时存在的计算奇异问题,拓展了计算阶比跟踪的应用范围,具有较高的工程应用价值。     

基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度.实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF-OT),和传统的以硬件实现的Vold-Kalman阶比跟踪(VKF-OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现.实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取.     

计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用

针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,提出并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法成功均能有效的阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。