基于SSWD优化LMD的高速电梯滚动导靴振动信号特征提取

针对奇异值分解(SVD)优化局部均值分解(LMD)方法提取高速电梯滚动导靴振动信号故障特征分量的模态混淆现象,提出一种基于自适应增强小波分解(SSWD)优化LMD的高速电梯滚动导靴振动信号特征提取方法。该方法构建低通滤波器、高通滤波器、小波基函数、尺度函数,利用小波分解(WD)的多分辨率滤波特性将原始信号分解为高频细节特征信号和低频近似信号;对高频细节特征信号进行信号增强、将增强后的高频细节特征信号与低频近似信号进行重构;采用LMD从重构信号中提取能够表征滚动导靴故障特征PF分量,求取PF分量的瞬时Teager能量波形进行对比分析。通过对实际工况信号处理、分析,实验结果表明,相比于SVD优化LMD方法,该方法完整地提取了滚动导靴振动信号的故障特征分量,避免了模态混淆现象出现。     

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。     

时频面上基于瞬频估计的信号提取方法

针对多分量非平稳信号的噪声抑制和信号分离问题,提出了一种新的时频滤波法.采用FMmlet自适应分解将被分析信号在时频空间内展开,得到无交叉项干扰、时频聚集性很强,且能反映信号的线性或非线性结构的时频特性的时频分布.根据时频面内能量脊与瞬时频率的对应关系,采用谱峰检测和时频加窗轮流迭代的方法,估计出信号分量的瞬时频率.在瞬时频率精确估计的基础上,设计适当的时频滤波函数,对被分析信号的Wigner-Ville分布(WVD)进行时频加窗处理,得到单分量信号的修正WVD,然后采用 WVD反变换进行信号分量的时域重构,达到从非平稳信号中分离有用分量的目的.理论分析和仿真实验表明,利用该方法从复杂非线性时变信号中提取出的信号分量失真度小.该方法在非平稳信号的深层特征提取中具有良好的应用前景.     

非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究

转子轴承系统的振动信号常呈现非线性调频特征且信号分量在频域混叠,传统的频谱分析方法难以处理该类信号。基于参数化解调的非线性调频信号分解方法来分析油膜涡动、油膜振荡特征信号能够有效分解频域混叠的非平稳信号。首先通过优化频谱集中性指标来估计信号瞬时频率参数并用估计到的参数将非线性调频信号解调为平稳信号,最后用带通滤波器提取解调信号。仿真及实验信号通过该方法分析后的结果证明,所用非线性调频分量分解的信号分解方法能够有效提取转子轴承系统的油膜涡动、油膜振荡故障特征,从信号时频图及提取分量的时域图可以清晰看到油膜涡动、油膜振荡的发生发展过程,为早期油膜涡动判定提供依据。     

广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用

介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。     

基于小波变换的轨道电路UM71信号解调实现

分析了UM71信号的时域波形和频谱特点以及小波变换在时域和频域具有良好的局部化特性.针对UM71信号的信息特征,提出了基于小波分析技术、利用小波脊线对UM71信号进行解调进而提取UM71信号信息特征的方法,给出了小波算法解调过程,通过计算机仿真,证明了此方法的有效性.该方法克服了傅立叶变换频谱分析方法缺乏时间和频率定位功能的缺点,可以得到UM71信号的瞬时幅度、瞬时频率及上下边频等特征,从而为UM71信号的分析和解调提出了一个新的方案.     

基于重分配配算法和奇异值分解的多小波脊线提取

小波脊线能较好地揭示信号瞬时频率变化情况。针对目前多小波脊线提取方法存在的问题,提出了一种多小波脊线提取的新方法。该法通过连续小波变换得到小波尺度谱后,利用重分配算法对其进行处理,再通过奇异值分解降噪,然后通过求小波系数的模极大值点来提取各分量的小波脊线。与其它方法相比,该法更加适合于某些分量具有较大载波频率的低信噪比多分量AM-FM信号的小波脊线提取。在齿轮故障特征提取中的应用结果也验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于谐波小波包变换的齿轮箱包络解调分析

齿轮箱发生某些故障时所产生的非平稳信号具有多分量调制的特点,啮合分量及倍频受噪声干扰影响严重且相互交叠,信号频带较宽异常复杂,给故障诊断带来了很大的障碍。在研究谐波小波频段分解与Hibert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法的实现过程。该方法首先对预处理后的信号进行三次样条插值并作必要的频谱分析;然后结合频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量;继而确定谐波小波包分解层数与提取的频带带宽,再通过傅立叶变换及反变换得到相应的特征啮合分量;最后采用Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析。将该方法应用到实际齿轮箱的磨损及点蚀故障的诊断试验中,验证了该方法对任意频段调制信息的精确提取能力,为齿轮箱故障源及故障程度的准确定位提供了可靠的判断依据。     

应用小波时频脊提取和自适应滤波进行时变系统参数识别

提出了同步压缩小波时频脊提取结合自适应时域滤波的时变系统参数识别方法。同步压缩小波相比传统小波具有优异的时频分辨率,基于该小波时频脊提取可以获得时变结构的瞬时模态频率,在此基础上可构造各阶分量信号的载波矩阵,并应用自适应时域滤波求解分量信号的幅值包络,进而识别结构的阻尼比。该方法能对时变系统结构响应进行各阶分解,相比经验模态分解方法具有优异的时频提取能力、较强的抗噪性能和识别复杂时变问题的能力。在理论推导基础上,首先通过一个3自由度时变仿真算例验证了方法的正确性和抗噪性,再应用该算例构造了一个复杂时变算例(分量信号在频域重叠且突变),以此验证方法对各类复杂时变情况的适用性和准确性。     

基于信号共振稀疏分解的阶比分析及其在齿轮故障诊断中的应用

为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中有效提取包含故障信息的特征频率,提出一种基于信号共振稀疏分解的阶比分析方法。故障齿轮振动信号中主要包括瞬态冲击成分和周期谐波,该方法先采用信号共振稀疏分解方法将信号分解为高共振分量和低共振分量,提取出故障冲击信号,然后采用线调频小波路径追踪算法对原信号提取转频信息,利用转频对提取的故障冲击信号进行阶比分析,从而得到故障诊断结果。非平稳转速齿轮故障诊断实例表明,该方法可有效提取冲击信号,诊断转速波动齿轮的故障。