时频分析的卡尔曼滤波匹配解调变换法

本文为多分量时频分析,提出了一种卡尔曼滤波的匹配解调变换的分析方法,该方法对信号的局部频率特性进行建模,以模型参数作为状态变量、以时频脊线为观测变量,分别建立起时频分析的状态方程和观测方程,据这些方程并利用卡尔曼滤波就可获得信号的瞬时频率,最后再对信号进行解调变换,就得到了能量高度集中的时频分布.在不同信噪比的情况下,仿真测试表明:本文方法优于现有文献报道方法.

匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用

匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基频;同时提出旋转算子滤波技术与包络线滤波技术,移除强能量分量信号,得到弱能量分量信号的脊线。运用此方法,当基频能量非最大且故障信号能量较小时,能同时提取基频与故障特征信号。仿真分析和实例分析表明,该方法优于一般的脊线提取方法。将该方法应用于行星齿轮箱上,可有效提取故障特征分量,并与基频进行较为直观的比较。此方法可用于变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。