基于小波包分析的小飞轮轴承故障诊断方法研究

小波包分析具有很强的适应性,特别是对于非平稳振动信号能显示其优越性.实测小飞轮轴承振动信号中含有大量噪声,对此必须进行小波包滤噪提取出有用的信号成分,然后对降噪后的信号进行小波包分解,计算出各子频带内的能量成分,作出小波包能量谱,对能量突出的频带进行进一步分析.实验证明这种方法用于小飞轮轴承故障诊断是有效的、可靠的.     

小波消噪在信号处理中的应用

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科，已成为众多领域的研究热点。本文介绍了利用小波分析理论，分析噪声干扰有用信号的处理问题，并利用二进小波变换对含噪声的振动信号进行信噪分离。并将小波变换与短时Fourier变换消除噪音进行了比较，分析结果表明小波分析对非平稳信号消噪有着傅立叶分析不可比拟的优点。     

基于ICA算法分离缸盖振动加速度信号的研究

本文利用基于独立成分分析的FastICA盲源分离算法对缸盖振动加速度信号进行了分离研究.分析表明缸盖振动加速度信号满足源信号独立性要求,且源信号具备非高斯特性,满足独立成分分析应用的要求.在ZH195柴油机缸盖三个不同位置安装传感器,同时测量振动加速度信号,利用FastICA算法对实测缸盖振动加速度信号进行分离.为对分离的效果进行评价,利用连续小波时频分析方法,对分离得到的活塞撞击激励的响应信号及反拖工况测得的振动加速度信号进行分析,对比结果表明,两信号的时频分布特性具有相似性,这表明FastICA算法适用于分离研究用机型缸盖振动加速度信号.     

电机械制动系统主轴振动轴心轨迹提纯

根据电机械制动系统原理和相似缩比理论搭建了制动系统实验台,针对系统主轴在运行过程中产生的振动干扰问题,采用轴心轨迹进行振动故障检测与分析。基于EEMD算法与相关能量运算理论,采用LABVIEW与MATLAB混合编程技术设计了电机械制动系统振动轴心轨迹提纯程序。通过加入噪声的函数模拟不平衡故障实验,导入程序提纯重构信号能够绘制椭圆形轨迹,得到EEMD与相关能量理论能够对信号进行降噪提纯的结论。随后进行转子不平衡故障实验,激光位移传感器采集的X轴与Y轴信号通过程序进行降噪提纯后得到相关系数与能量系数均最高的重构信号,重构信号绘制的轴心轨迹清晰可见,同原始信号轴心轨迹对比可知,所设计的LABVIEW程序搭配激光位移传感器及采集卡能够有效检测所搭建的电机械制动系统主轴振动故障信息。     

基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断

滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与故障诊断方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行现场测试,完成了针对其轴承振动信号的测试和数据采集工作,并通过MATLAB软件编程实现其振动信号的分析。采用盲源分离中的独立分量分析(ICA)方法和频谱分析方法,提取主轴轴承的振动信号并与理论计算的故障频率对比,进行轴承故障诊断及状态识别。对实际航空发动机轴承及模拟试验台滚动轴承振动测试信号的分析结果表明,所采用的盲源分离方法可以有效地检测和诊断滚动轴承故障。     

基于LMD模糊熵的遥测振动信号异常检测方法

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)模糊熵的遥测振动信号异常检测方法。实测数据验证了该方法的有效性。     

非平稳信号的时变功率谱与Wigner分布

时频分析旨在构造一种时间和频率的联合密度函数，以揭示信号中所包含的频率分量随时间变化的特性。本文通过对平稳信号相关函数谱分解和wigner分布的研究，给出了非平稳随机信号的时变功率谱，并对其性质进行了详细的研究。     

基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果。小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号。     

非平稳随机激励下结构模态识别的小波协整方法

提出一种环境激励下的模态识别方法.具体方法是通过对非平稳随机激励下的线性时不变系统的结构响应进行小波变换,对各级小波系数利用协整理论进行线性合成得到新的信号.若此信号是平稳的,则以它代替原始的结构响应,然后结合平稳随机激励下的模态识别方法--NExT方法和修正的连续最小二乘法,只通过输出信号就可以实现对非平稳随机激励下系统模态参数的识别.仿真结果表明,该方法可以极大程度上消除非平稳随机激励所引起的结构响应的非平稳性,而且具有很高的精度和稳健性.     

雷达脉内调制信号的时频分析研究

雷达脉内调制信号分析是实现雷达辐射源信号识别的一个重要手段,雷达脉内调制信号是典型的非平稳信号,需采用非平稳信号处理方法进行分析。WVD是时频分布中最常用的一种,可用来对脉内信号行分析。PWVD和SPWVD是对WVD的改进,能够减少WVD中交叉项干扰的影响。通过计算机仿真,结果表明WVD、PWVD、SPWVD均可对雷达脉内调制信号进行分析,并且PWVD和SPWVD可以抑制交叉项的影响,因此时频分析方法是有效的、合理的。