基于Hilbert变换的信号包络提取方法研究

本文介绍了Hi lbert变换的包络解调方法的原理、特点及存在的问题,在此基础上,着重通过计算机仿真研究期望所提出的方法具有良好的抗噪声能力,验证了算法的有效性,具有一定的工程应用价值。     

EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取

针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。     

基于AAVMD的滚动轴承故障诊断

由于滚动轴承故障信号的频带难以识别,故传统方法在诊断故障过程中存在故障识别准确率较低等问题,提出基于自适应变分模态分解(AAVMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,确定准确的模态数,并利用模态数确定方法获取最大峭度值;然后,对初始振动信号进行AAVMD分解,得到固定数量的本征模态分解量(IMF);再利用共振技术选取具有丰富故障信息的IMF分量;最后,处理所选取IMF分量的带通滤波,并对其进行包络解调分析,通过上述步骤获取故障特征频率,完成滚动轴承故障诊断。实验结果表明,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且具有较强的实用性。     

基于ELMD和包络谱分析的滚动轴承故障诊断研究

针对旋转机械旋转部件可能出现的异常情况或者早期故障,提出了一种先利用总体局域均值分解(ELMD)分解振动信号,再结合包络谱分析进行故障识别的故障诊断方法。首先对故障振动信号进行ELMD分解,获得由纯调频信号和包络信号乘积构成的PF分量,并对其高频分量进行包络谱分析。通过包络谱和轴承故障特征频率结合分析轴承是否出现故障,实验结果分析表明, ELMD分解和包络谱分析结合的方法能有效地进行轴承故障诊断。     

基于Matlab的滚动轴承故障诊断方法的研究

滚动轴承被广泛应用于风力发电、直升机等各类机械设备中,由于其受到复杂的载荷作用并且工作环境较为恶劣,所以轴承较为容易受到损坏。如果不能及时发现轴承故障,则会造成较大的事故,或导致停产与造成经济上的损失。本文通过对轴承故障振动信号的采集,利用Matlab软件对数据进行处理,力求在初期就能够及时发现故障,为维修提供科学依据,节约维修时间和成本。     

基于小波包变换和Fisher判别的滚动轴承故障诊断

本文针对滚动轴承出现故障时产生的振动信号具有非平稳信号的特点,通过小波包变换提取故障信号的特征向量,采用Fisher判别分析对提取的特征向量进行故障分类.实验结果表明所提方法的有效性.     

基于核Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法

本文提出了基于核Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用Fisher判别分析方法提取最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现滚动轴承的状态监控与故障诊断。试验结果表明,核Fisher判别分析方法能很好地识别滚动轴承的故障模式。     

基于循环平稳周期延拓EMD的滚动轴承故障诊断研究

经验模态分解可根据信号本身变化进行信号分解,具有较好的自适应和时频分辨能力,应用较为广泛[1-3],但存在端点效应和模态混叠问题。此外,旋转器械(轴承,转子系统等)具有对称结构,其正常和故障信号都具有循环平稳性,本文提出基于循环平稳周期延拓的EMD改进方法,并进行滚动轴承故障诊断,取得了较好的效果。     

基于MSP430的滚动轴承故障检测系统设计

为了实现对滚动轴承故障检测,提出了一种基于MSP430的滚动轴承故障检测系统设计方案,并完成系统的软、硬件设计。该系统具有时域参数指标法和基于小波包变换和包络分析的故障检测法这两种故障诊断方法。这两种方法各有优缺点,但是将他们结合起来能相互克服缺点,使该故障检测系统的功能更强,使用范围更广。实际应用表明,该系统具有操作简便、测试准确的特点,达到了设计要求。     

基于LabVIEW平台的铁路键控移频信号的解调实现

铁路轨道电路信号是相位连续的键控移频信号,传递自动闭塞区间列车轨道占用信息,实现机车和地面设备间的通信。研究轨道电路信号参数的测试,实现信号的高精度解调势在必行。利用LabVIEW编程语言,结合EMD算法完成信号解调的软件设计。经过Matlab数据仿真表明,软件满足了键控移频信号的高精度解调和信号检测的需要。     

频谱分析法诊断滚动轴承故障

本文从诊断的基础理论出发,通过VB1000振动数据采集器及轴承故障分析仪,对滚动轴承的常见故障进行分析,有效解决由滚动轴承引发的设备故障。     

滚动轴承故障的频谱分析

滚动轴承即是旋转机械转子系统以及部分往复机械曲轴组件的重要支撑部件,又是机器上的易损件,严重的轴承故障会导致机器剧烈振动和噪声,降低设备效率,甚至会引起设备的损坏。频谱分析技术可以有效地找出滚动轴承的故障特征频率,以此达到早期发现问题,及早采取措施,防止发生严重机器故障的目的。     

融合VMD和MCKD的炼钢厂除尘风机滚动轴承故障诊断

针对某炼钢厂除尘风机服役在高温、高湿、多粉尘恶劣环境下以及强背景噪声的,致使其驱动侧滚动轴承振动信号呈现多源耦合与非线性调制特征的问题,运用融合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)实现了对除尘风机滚动轴承振动信号的降噪、故障特征频率的提取,并通过包络解调方法完成了故障的识别。     

超宽带信号的调制与解调技术分析

超宽带无线通信需要可靠的调制技术实现多址接入,UWB信号接收的首要问题是把目标信号接收后将其正确的解调出来,其信号的解调过程实际上是一种与已知模板信号进行能量匹配的过程.文章对UWB信号的调制与解调技术及其调制信号结构做了讨论分析,揭示TH-PPM、TH-PAM和DS-UWB系统实施多址接入的内在规律.     

基于SystemView的16QAM调制与解调

正交振幅调制OAM(Ouadrature Amplitude Modulation)以其高频谱利用率、高功率密度等优势成为宽带无线接入和无线视频通信的重要调制方武.本文介绍16QAM调制解调的原理,然后给出原理框图并根据框图设计电路.最后提出了一种基于Systemview的16QAM实现方案.     

基于Matlab/Simulink的调制解调分析

调制与解调是信号处理应用的重要内容,该文利用Matlab/Simulink对幅度调制与解调进行仿真和分析.首先采用MATLAB7.0语言编制脚本文件,对信号进行幅度调制和解调仿真,并且对调制前后和解调前后的信号波形和频谱分析,然后利用simulink工具箱对其进行系统建模.通过运用Matlab/Simulink具体仿真实例,实现Matlab/Simulink同信号处理的有机结合,不仅是系统设计分析的有利工具,而且提高了课堂教学和实验效果.     

机车车辆滚动轴承故障及处理方法探析

列车走行部的结构是非常复杂的,铁路有关部门的长期维修记录表明:走行部的关键部件中出现故障概率最大是齿轮、轴承。本文将主要结合机车车辆滚动轴承故障及处理方法进行探讨。     

自反模的包络和覆盖

对任意的两个环R、S,设模类F■R-Mod,Z■Mod-S使得F*■Z和Z*■F,我们证明了如果每一个自反左R-模有一个自反的F-包络,那么每一个自反右S-模有一个自反的Z-覆盖。     

超宽带信号的调制与解调技术分析

超宽带无线通信需要可靠的调制技术实现多址接入,UWB信号接收的首要问题是把目标信号接收后将其正确的解调出来,其信号的解调过程实际上是一种与已知模板信号进行能量匹配的过程。文章对UWB信号的调制与解调技术及其调制信号结构做了讨论分析,揭示TH-PPM、TH-PAM和DS-UWB系统实施多址接入的内在规律。