基于小波包能量谱和包络分析细化的轴承故障诊断

提出了一种将小波包能量法和细化包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包变换将滚动轴承振动信号分解到独立的频段上,计算出不同频率段的能量,根据频段能量的变化情况,确定滚动轴承故障所在频段。重构故障频段信号。然后应用Hilbert变换对重构信号实现包络解调,提取故障特征频率。最后为了进一步提高包络谱的分辨率,采用线性调频Z变换细化频谱。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该方法在滚动轴承故障诊断中是有效的。

基于WPD-HHT的滚动轴承故障诊断

在分析小波包分解(WPD)和HilbertHuang变换(HHT)的基础上,通过将WPD和HHT相结合,引进了一种故障诊断方法(WPDHHT)。仿真和实验表明,此方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。

一种基于瞬时频率的多普勒畸变声信号校正方法

运动声源信号中广泛存在多普勒效应影响,针对其引起的频移、频带扩展问题提出了一种校正方法。信号的频率非平稳性的还原通常使用重采样方法,而建立一组重采样时间序列就是该方法的核心。对于多普勒畸变信号,瞬时频率与原信号频率有着密切的关系。仿真信号和实验信号处理结果显示,多普勒效应带来的频带扩展问题得到了较好的解决,畸变信号得到了有效校正。