二阶卷积的构造

文中给出了二阶卷积算子的定义和性质并举例说明。

参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积行星轮轴承故障提取

在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行星轮轴承故障提取方法。该方法针对CYCBD技术在轴承滑移条件下难以获取循环频率和滤波器长度的问题,以改进的包络谱故障特征比(improved envelope spectrum fault feature ratio, IFFR)指标作为粒子群算法的适应度函数,自动获取CYCBD算法中实际的循环频率和优化滤波器长度,利用参数自适应的CYCBD算法增强了轴承故障冲击。通过解卷积结果的平方包络谱反映轴承故障特征,达到准确提取故障特征的目的。故障仿真和试验研究结果表明,该方法可以有效提取行星轮轴承故障特征。

维脑路通的伏安行为及其二阶导数卷积伏安法测定

以多种电化学手段研究了维脑路通的伏安行为。在磷酸盐缓冲溶液中( p H 4) ,维脑路通产生一个不可逆吸附还原波 ,峰电位 - 1 .55V ( vs.SCE)。建立了二阶导数卷积伏安法测定的新方法 ,并将此法应用于维脑路通注射液及模拟尿样中维脑路通的测定。

基于二阶海宁卷积窗和双峰插值傅里叶变换的谐波检测方法

针对采用傅里叶变换检测谐波时存在的频谱泄露和栅栏效应问题,提出采用二阶海宁卷积窗的加窗算法来减少频谱泄露,采用双峰谱线插值修正算法抑制栅栏效应的谐波检测方法。Matlab仿真结果表明,该谐波检测方法对于稳态谐波的检测精度较高,且很好地改善了频谱泄露和栅栏效应问题。对于波动谐波,提出可采用小波变化与傅里叶变换和加窗插值法相结合的谐波分析方案。

基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性.

一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断

针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。

基于CYCBD和参数自适应DMD的滚动轴承微弱故障诊断

在旋转机械故障诊断中,传感器采集到的滚动轴承振动信号容易受到多个激励源的耦合影响,特别是微弱故障特征往往淹没在背景噪声中,给故障诊断带来挑战。为了抑制无关激励源并增强故障特征,本文提出一种基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和参数自适应动态模式分解(DMD)的滚动轴承微弱故障诊断方法。首先根据包络谐波乘积谱(EHPS)估计CYCBD算法的关键参数循环频率α,将原始信号经CYCBD处理使故障特征得到增强;然后将CYCBD处理后的信号通过参数自适应DMD进一步消除残余噪声,其中DMD的最优截断秩参数r通过遗传算法自适应确定;最后通过包络谱分析来提取故障特征频率及倍频。仿真和试验结果证明了本方法的有效性。

基于FWECS-CYCBD的轴承故障特征提取研究

针对最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationary blind deconvolution,简称CYCBD)特征提取中循环频率和滤波带宽难确定的问题,引入频率加权能量相关谱(frequency weighted energy correlation spectrum,简称FWECS)来改进CYCBD,实现了低信噪比条件下的滚动轴承故障特征提取。首先,通过FWECS获取周期冲击频率,构造循环频率集;其次,利用最大加权谐波显著性指标设计了一种等步长搜索策略,自适应选取滤波器长度;最后,基于优选的循环频率和滤波带宽进行CYCBD解卷积。轴承仿真和实验数据表明:在循环频率等先验信息未知的情况下,FWECS-CYCBD对故障信号中的微弱冲击特征更敏感;与最小熵解卷积、改进最大相关峭度解卷积和自适应最大二阶循环平稳盲解卷积等方法相比,所提方法在低信噪比条件下能较好地提取轴承故障特征频率信息。

基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用

针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。

基于自适应参数优化RSSD-CYCBD的行星齿轮箱复合故障诊断

针对行星齿轮箱多振源耦合导致故障源辨识困难、较弱故障特征容易被噪声和较强故障特征掩盖,以及由传播路径引起的信号衰减导致的故障特征微弱等问题,提出一种自适应参数优化的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的行星齿轮箱多故障耦合信号分离及诊断算法。根据轴承和齿轮故障的不同共振属性,用RSSD算法将多故障耦合信号分解为包含齿轮故障特征的高共振分量和主要包含轴承故障特征的低共振分量后,通过CYCBD算法分别对高、低分量进行解卷积,消除传播路径影响和噪声干扰,实现微弱故障特征的增强和提取。特别地,针对RSSD和CYCBD中参数优化困难、依赖人工经验和自适应差等问题,使用基于松鼠算法(SSA)对参数进行自适应优化选取,设计了融合包络谱峭度、自相关函数最大值均方根和特征频率比在内的复合指标作为优化目标。对解卷积后的信号进行包络解调提取故障特征频率,识别不同故障源。通过行星齿轮箱多故障模拟信号和实测信号验证了所提算法的有效性和可行性,进一步地,将所提算法集成在边缘计算设备中,为行星齿轮箱等旋转机械的状态检测诊断及远程运维提供解决方案。

编码器时间序列重构和CYCBD在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)算法在轴承故障特征提取中的有效性及计算效率受滤波器长度影响的问题,提出谐波谱峰因子(HSC)作为评价指标自适应确定CYCBD的滤波器长度,通过编码器时间序列重构的方法平衡优化过程的计算效率。根据滚动轴承固有参数计算轴承故障阶次,并根据其设置循环频率;根据故障阶次确定时间序列重构的脉冲数;用中心差分法计算重构后信号的瞬时角速度;采用等步长搜索策略以谐波谱峰因子作为评价指标自适应确定CYCBD的滤波器长度;根据谐波谱峰因子最大时对应的阶次谱揭示滚动轴承故障特征。仿真和试验数据分析结果表明,所提方法能自适应确定滤波器长度,对提高CYCBD算法计算效率有明显效果,适用于滚动轴承故障特征提取。

基于瞬时角速度信号增强的RV减速器行星齿轮局部故障检测

针对旋转矢量(rotary vector, RV)减速器多源耦合严重,行星齿轮局部故障所引起的冲击易被其他干扰分量所淹没,故障特征提取困难的问题,结合编码器信号的优势提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(adaptive maximum second order cyclostationarity blind deconvolution, ACYCBD)的RV减速器行星齿轮局部故障检测方法。首先,拾取伺服电机内置光编码器信号,并利用向前差分计算获得瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号;然后,依据特征评价指标(characteristic evaluation indicator, CEI)最大化原则自适应确定ACYCBD优化滤波器长度,并对IAS信号进行增强;最后,通过识别时域中与故障冲击周期相匹配的理论齿数实现RV减速器故障检测。通过试验数据分析,并将所提方法与现有的稀疏低秩分解算法和增强CYCBD算法对比,验证了所提方法的有效性。

基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断

最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑移等现象,导致真实的故障特征频率与理论值存在偏差,降低了CYCBD的有效性。同时,故障轴承测试信号中含有大量噪声和谐波干扰,也降低了CYCBD的故障特征提取能力。对此,提出了一种基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断方法,首先,利用正常轴承、故障轴承测试信号的交叉小波相干分析获取轴承故障共振频带。其次,基于3种归一化的周期检测指标提出一种新的周期检测技术以获取真实的轴承故障特征频率。最后,基于轴承故障共振频带信号和真实轴承故障特征频率进行CYCBD滤波,并针对滤波信号进行Teager能量算子解调分析得到能量频谱,从而进行轴承故障诊断。仿真信号和高速列车牵引电机轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效识别轴承故障特征,且优于传统的CYCBD方法。

碳纳米管修饰电极对多巴胺和抗坏血酸的电催化氧化

研究了碳纳米管修饰玻碳电极 (NTCME)的制备方法及对多巴胺 (DA)和抗坏血酸 (AA)的电催化氧化作用。在磷酸盐缓冲溶液 (PBSpH 7.4)中 ,以NTCME为工作电极时 ,DA与AA的氧化电位分别为 0 .2 6和 0 .0 1V(vs.SCE) ,比在裸玻碳电极 (GC)上分别降低了 0 .0 7和 0 .6 2V。NTCME能消除DA与AA共存时测定的相互干扰。利用二阶导数卷积伏安法测定 ,DA与AA分别在 2 .0 0× 10 - 6～ 3.84× 10 - 4 和 7.99× 10 - 5～ 3.6 6× 10 - 3 mol L浓度范围内 ,峰高与浓度呈线性关系 ;检出限分别为 1.90× 10 - 7和 5 .96× 10 - 5mol L。

二阶样条小波卷积法分辨重叠化学信号

首次提出了二阶样条小波卷积分峰法,通过二阶样条小波与重叠化学信号的卷积运算,确定出各组分的峰位置和峰宽之比,再利用样条函数构造峰分辨器,分辨重叠信号,同时给出了方法的理论依据,并对参数的选择进行了讨论。对大量仿真信号和实验信号的处理实践表明,分辨后信号可以达到基线分离,峰位置相对误差小于0.2％,峰面积相对误差小于4.0％,即使对于重叠严重的信号,也能获得满意结果。该方法可以直接用于含噪音的及多个峰的重叠体系,是一种分辨重叠信号的有效新方法。

基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究

针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。

基于改进CYCBD的滚动轴承复合故障自适应诊断方法

为实现滚动轴承复合故障自适应诊断,该研究提出了基于循环含量比-归一化谐波比例(Ratio of Cyclic Content-Normalized Proportion of Harmonics,RCC-NPH)融合指标改进的最大二阶循环平稳盲解卷积(Maximum second order cyclostationary blind deconvolution,CYCBD)方法。首先,构建了RCC-NPH融合指标,解决了CYCBD算法循环频率确定依赖先验知识及遍历所有故障频率空间耗时的问题。其次,根据RCC-NPH融合指标图估计CYCBD的循环频率集,实现了CYCBD参数的自适应选择。再次,采用自适应参数CYCBD方法对输入信号进行解卷积运算,提取了不同循环频率对应的故障信号。最后,对提取的故障信号进行Hilbert包络解调分析,完成故障的辨识。利用该方法分别对仿真信号和轴承复合故障信号进行试验,均能有效检测信号中包含的故障成分,实现了复合故障的自适应诊断。与其他指标相比,该方法能够有效避免噪声和谐波的干扰,适用于复合故障诊断。

基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。

基于布谷鸟搜索算法和最大二阶循环平稳盲解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对最大二阶循环平稳盲解卷积(Maximum second order cyclostationary blind deconvolution,CYCBD)的轴承故障诊断效果取决于选取的故障特征频率的精度以及滤波器的长度的问题,提出了用布谷鸟搜索算法(Cuckoo search algorithm,CSA)优化CYCBD,并以改进的最大谐波显著性指标(Improved maximum harmonic significance index,IHSI)为优化依据的诊断方法。该方法首先要预估故障特征频率以及滤波器长度的搜索范围,然后利用CSA比较不同故障特征频率以及滤波器长度下解卷积信号的IHSI值,并选取最大IHSI值对应的故障特征频率和滤波器长度作为CYCBD的输入参数,最后对解卷积后的信号进行平方包络来提取故障特征。仿真和实验结果表明,CSA能够高效地寻找出精确的故障特征频率以及合适的滤波器长度,从而确保CYCBD的解卷积效果,而CYCBD与最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)、最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)的比较显示,CYCBD拥有更强的故障特征提取能力。

基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法

在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结构,再以加权谐波和为优化指标,将信号频谱范围内的所有频率作为候选频率进行了搜索,确定加权谐波和最大处的频率为最优循环频率;然后,使用经过参数优化后的CYCBD对信号进行了滤波,并结合1.5维谱方法对滤波信号进行了处理;最后,为了进一步验证该方法在提取轴承故障特征方面的有效性,采用包络分析方法对实测信号进行了分析,获得了滤波信号的频谱特征。研究结果表明:经基于自适应CYCBD和1.5维谱方法滤波后,信号的香农熵为0.094,显著低于CYCBD和经验模态分解(EMD)方法;而且在信号的包络谱中,出现了清晰的故障特征频率及其倍频谱线,说明该方法具有较好的噪声抑制能力,并且能够有效地提取轴承振动信号中的故障脉冲成分。