广义数学形态滤波器的旋转机械振动信号降噪

针对传统形态滤波器由于采用相同尺寸结构元素而导致的输出统计偏倚严重的问题,提出采用不同尺寸结构元素级联而成的开－闭和闭－开组合广义形态滤波器实现旋转机械振动信号的降噪方法。研究了广义形态滤波器在脉冲噪声与随机噪声干扰下的降噪效果,比较了广义形态滤波器与传统形态滤波器分别对仿真信号与实际振动信号的滤波效果。实例表明,广义数学形态滤波器能够更有效的消除噪声的干扰,获得更高的信噪比。广义形态滤波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,具有较好的实用价值。     

基于ATF与EEMD变转速齿轮故障特征降噪方法

针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出了一种基于自适应时变滤波(Adaptive Time-varying Filtering, ATF)与集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit,CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,并依据该啮合频率设计时变滤波器;再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波,将滤波器阻带内的噪声予以去除;然后采用EEMD方法对滤波后的信号进一步降噪,减少滤波器通带内的噪声干扰;接着利用时变滤波器对降噪后的信号再次进行滤波,消除EEMD降噪时在阻带带来的噪声干扰;最后对降噪后的信号进行阶次分析,提取齿轮故障特征。对齿轮局部故障的算法仿真和应用实例分析表明,该方法不仅可以消除阻带的噪声干扰,而且对通带内的噪声也有较好的抑制作用,可有效凸显齿轮的故障特征。     

旋转机械振动信号形态滤波器的设计与分析

对实测采样振动信号的滤波处理,验证了形态滤波器在抑制信号干扰、保留信号原有特征方面的作用。定量分析了形态滤波器设计中结构元素的形状、宽度、幅值等因素对形态滤波器性能的影响程度以及振动信号的采样频率对结构元素尺寸的影响,并根据数据分析结果得出了在对旋转机械振动信号进行降噪滤波处理时,形态滤波器中结构元素的形状及尺寸的一般设计规律。     

中值与小波消噪集成的转子振动信号滤波方法研究

对受强脉冲随机噪声干扰转子振动信号的滤波方法进行了研究。提出了一种将中值滤波与小波消噪算法集成的混合滤波器。其中,中值滤波用于滤除信号的强脉冲噪声分量,小波消噪平滑线性叠加在中值系列中的平稳随机噪声。结果表明,实施的滤波方法对该类信号的处理效果好,获取的转子本质振动信号保持了信号的光滑性。     

基于自适应组合形态滤波的柴油机气缸冲击信号检测

针对柴油机气缸缸盖表面振动信号在进行故障诊断时往往会伴随噪声干扰的问题,提出一种基于自适应组合形态滤波的冲击段分离与识别方法,从振动信号中检测冲击特征信息。首先,基于三种组合算子构造一种新的组合形态滤波器,可有效提取信号中的正负冲击特征;其次,通过基于局部极值的结构元素选取和基于梯度法的权值优化,构造自适应组合形态滤波器,使滤波效果达到最优;最后,依据柴油机工作时序分析提出气缸冲击信号检测流程,并将自适应组合形态滤波器应用到于冲击段的分离与识别。柴油机实验数据分析结果表明,该方法具有较好的混叠抑制和抗噪声干扰能力,可有效检测缸盖表面振动冲击信号。     

基于倒谱预白化和形态学自互补Top-Hat变换的滚动轴承故障特征提取

为了消除振动信号中离散频率分量和强背景噪声对提取滚动轴承故障特征频率的干扰,提出了一种新的基于倒谱编辑(Cepstrum Editing Procedure,CEP)预白化和形态学自互补Top-Hat变换的方法用于滚动轴承的故障特征提取。CEP能够去除故障振动信号中的周期性频率成分,剩余只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号,通过分析构造的形态学自互补Top-Hat变换滤波器,提出采用故障特征幅值能量比(Feature Amplitude Energy Radio,FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,预白化信号经过形态学滤波有效消除了背景噪声的干扰,提取了较为清晰的轴承故障特征频率。对实测轴承滚动体、内圈故障信号进行了分析,结果表明该方法可有效提取滚动轴承故障冲击成分并抑制噪声。     

基于自适应组合形态滤波的柴油机气缸冲击信号检测

针对柴油机气缸缸盖表面振动信号在进行故障诊断时往往会伴随噪声干扰的问题,提出一种基于自适应组合形态滤波的冲击段分离与识别方法,从振动信号中检测冲击特征信息。首先,基于三种组合算子构造一种新的组合形态滤波器,可有效提取信号中的正负冲击特征;其次,通过基于局部极值的结构元素选取和基于梯度法的权值优化,构造自适应组合形态滤波器,使滤波效果达到最优;最后,依据柴油机工作时序分析提出气缸冲击信号检测流程,并将自适应组合形态滤波器应用到于冲击段的分离与识别。柴油机实验数据分析结果表明,该方法具有较好的混叠抑制和抗噪声干扰能力,可有效检测缸盖表面振动冲击信号。     

基于自适应CEEMD-MPE算法的矿山爆破振动信号去噪研究

由于矿山环境的复杂性、监测传感器的误差和磁场的干扰,实测爆破振动信号不可避免地包含大量高频噪声。为有效去除噪声成分,引入相关均方根误差获得了具有自适应能力的CEEMD算法,对矿山爆破振动信号进行精细化分解,得到频率由大到小排列的固有模态函数(IMF),对各IMF进行MPE随机性检测,将MPE值大于0.6的IMF成分去除,以达到去噪目的。将自适应CEEMD-MPE算法应用于矿山爆破振动信号去噪处理,研究结果表明：该算法具有较好的保真度和去噪效果,有效地去除了信号所含高频噪声成分,同时对真实振动信息影响较小。对比分析表明自适应CEEMD-MPE算法优于EMD-MPE和EEMD-MPE算法,验证了该算法的有效性。     

基于AWMMD的柴油机气缸故障特征提取方法研究

针对柴油机气缸故障诊断时的噪声干扰问题,提出一种自适应加权多尺度形态分解(adaptive weighted multi-scale morphological decomposing, AWMMD)方法,从各个缸盖表面振动信号中提取故障特征。基于三种组合算子构造一种新的组合差值形态滤波器,用于对振动信号进行多尺度分解;以Teager能量峭度作为评判指标,设计基于遗传算法的各尺度形态模式分量(morphological mode component, MMC)权值自适应分配算法,提出加权多尺度形态分解方法;将自适应权值与多尺度分解的形态模式分量进行绑定,得到优化的故障特征提取结果。仿真信号测试与柴油机故障模拟信号分析结果表明,该方法能有效抑制噪声干扰并提取故障特征。     

基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法

风电机组滚动轴承振动信号微弱故障特征易被背景噪声和其他频率干扰,提取难度较大。针对此类问题,提出一种增强型的形态学滤波及故障诊断方法。算法构造了一种新的形态学综合顶帽变换(morphological comprehensive filter-hat transform,MCFHT),将其用于强背景噪声下目标信号的故障脉冲提取,并通过非线性滤波器幅频响应考察其滤波性质,为振动检测中故障脉冲的提取提供理论依据;针对MCFHT变换滤波尺度选择问题,通过分析原振动信号自身振动特性,给出了一种自适应的尺度计算策略,有效提高了滤波处理的效率和性能;提出一种改进的包络导数能量算子用于增强形态学滤波后信号中故障冲击特征,并滤除带内噪声频率。仿真信号与风电机组轴承实际故障信号实验结果表明,该方法能有效提取随机噪声和谐波干扰下的故障特征信息,滤波效果强于传统方法,具有较好的工程应用价值。     

形态学滤波方法改进及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

滚动轴承是旋转机械设备的重要部件,对滚动轴承的故障诊断研究具有重要的意义。滚动轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。在分析形态学滤波方法的基础上,提出机构结构元素(SE)选择方法,并用于振动信号中冲击响应特征的提取。通过对仿真信号的处理验证了该方法的有效性,并将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离

航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。     

基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

状态形态学滤波与EWT的故障特征提取方法研究

针对往复机械振动信号具有复杂非线性、非平稳等特性,使用一种基于小波框架的自适应经验小波变换和以集合角度处理信号的形态学滤波来进行往复机械故障特征提取。首先使用自适应经验小波变换通过构造尺度空间曲线对傅里叶频谱进行划分,构造合适的正交小波滤波器组以提取具有紧支撑傅里叶频谱的AM-FM成分;然后根据往复机械振动信号冲击性的特点,基于信号本身特性构造形态学结构元素,对提取出的模态进行状态自适应形态学滤波;最后使用多尺度模糊熵对模态进行定量分析并对故障进行识别。将该方法应用到实测数据中,实验结果验证了该方法的有效性,该方法可以准确对往复压缩机气阀故障进行识别。     

一种科里奥利质量流量计的信号处理方法

本提出了一种新的科里奥利质量流量计信号处理方法,从含有各种噪声干扰的信号中,准确测得质量流量.采用多抽--滤波器,对流量计中的两个传感器的输出信号进行滤波,以减少随机噪声的影响,并减少采样数据;采用自适应陷波滤波方法,以抑制确定性噪声的干扰,测得流量管振动基频的频率,并跟踪其变化。采用离散傅里叶变换方法,计算振动管基频处的相位差和时间延迟,从而测得质量流量。仿真结果证明了本所提方法的有效性和准确性。     

Analysis of digital spectral processing of laser Doppler vibration meter signals

A digital spectral method of the maximum harmonic for processing laser Doppler vibration meter signals from a surface vibrating according to a harmonic rule is analyzed. A digital model for this signal in the presence of additive and multiplicative noises is suggested. Examples are given for the effect of signal discretization frequency on the error of determining vibration amplitude. __________ Translated from Izmeritel’naya Tekhnika, No. 9, pp. 42–45, September, 2006.     

基于液压泵复数信号的log-SAM故障诊断方法研究

针对基于液压泵单源振动信号易受噪声污染、无法有效表征故障特征信息的问题,提出了一种基于复数信号的log-SAM新方法。在液压泵端盖同一截面上,采集两个互相正交传感器上的振动信号;基于全矢思想,对上述双源信号融合为一个复数信号;利用log-SAM对复数信号进行包络分析,充分地突出故障特征信息,抑制噪声干扰;基于总体和最优诊断结果,实现故障诊断分析。通过分析实测液压泵滑靴磨损故障信号可知,所提方法具有很好诊断效果,且较传统全矢谱、基于单源信号分析方法和倒频谱预白化方法具有有效性和优越性。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于数学形态学的旋转机械振动信号处理方法

介绍了数学形态学滤波的原理,提出一种基于数学形态学的方法来处理现场采集的旋转机械振动信号,以消除噪声污染和直流偏移等问题.该方法通过移动结构元素对采样信号进行形态处理.仿真实验证明该方法切实可行.该方法计算速度快,易于实现,具有较好的适用价值.