汽轮机振动信号的自回归模型谱估计算法

在汽轮机振动信号采样点数较少时,使用经典著谱估算法进行分析的效果差.针对经典算法存在的这一问题,文中将现代谱估计中的自回归模型算法引入到汽轮机振动信号谱分析中,对算法的具体原理及自回归模型阶次确定的信息论准则进行了详细讨论.结合工业现场的实测信号,对算法的实际性能进行了分析与仿真,并与经典算法性能进行了对比.仿真结果表明:自回归模型功率谱估计算法适合于汽轮机振动信号的频谱分析,在采样点数较少的情况下,其性能优于经典算法.同时,信息论准则为算法应用中最优阶次的确定提供了有效的理论依据.

振动信号离散余弦变换域维纳滤波算法

由于振动信号分析对相位敏感,需要在滤除噪声的基础上保证线性相位,防止畸变失真。针对传统信号滤波方法往往存在滤波效果和线性相位矛盾的问题,提出了振动信号离散余弦变换域维纳滤波算法。该算法将离散余弦变换域的能量集中特性和维纳滤波的线性滤波特性相结合从而更好地发挥维纳滤波的作用。仿真结果表明该算法拥有较好的噪声滤除效果,且能保证滤波后不产生明显的畸变失真,适合于汽轮机振动信号的去噪处理。该算法的基本原理也可应用于其他具有相似滤波要求的信号去噪处理中。

基于循环维纳滤波的振动信号去噪算法研究

振动信号的去噪需要在滤除噪声的同时尽可能避免相位失真。传统的锐截止低通滤波器或FIR滤波器无法在去噪效果和线性相位之间取得平衡,难以满足振动信号的去噪需求。针对这一问题,将线性相位的维纳滤波算法引入到振动信号的去噪中,并结合振动信号的循环平稳特性,形成了振动信号的循环维纳滤波算法。文中以直接维纳滤波为基础对循环维纳滤波算法的原理进行了深入分析和仿真实现,并基于实测汽轮机振动信号对算法的去噪性能进行了讨论。理论分析及算法仿真表明,循环维纳滤波算法在保证线性相位的前提下有较好的去噪效果,能够解决传统去噪算法所存在的去噪效果与线性相位难以均衡的问题。