基于多项式调频小波变换旋转机械转速信号提取

针对旋转机械振动测试中可能出现的转速信号缺失问题,采用多项式调频小波变换提取振动基频信号,利用转子振动基频信号与转速存在正比的关系获取转速信号。根据解析信号瞬时频率构造多项式变换核函数,采用最小二乘法拟合瞬时频率检峰脊线,以瞬时频率脊线平均误差为优化目标迭代更新多项式变换核参数,最终获得集中度较高的转子振动基频信号瞬时频率。将该方法应用于实际轴承转子实验台转速信号提取,得到在升速与降速过程中转速提取的平均误差分别为0.018与0.012,验证了该方法的有效性。

线调频小波WVD用于非平稳信号分析研究

WVD(wigner-ville distribution)是一种常见的时频表示方法。为了消除WVD中出现的交叉项,提出了一种新的时频表示方法:线调频小波WVD(chirplet wigner-ville distribution,CWVD)。利用多分量的复杂信号可以通过频率旋转算子转换得到若干个单一频率的简单信号的特点,将WVD应用在频率旋转后的信号上,使用频移算子偏移信号的瞬时频率。由多项式函数或者样条函数逼近估计的IFs(instantaneous frequencies)来计算算子的参数。通过测试信号验证了多项式CWVD和样条CWVD的有效性。CWVD在抑制交叉项方面较其他时频方法具备更好的性能,且能量集中性能突出。

基于PCT的弹丸膛内运动回波信号瞬时频率估计

微波干涉仪可间接无损测出弹丸在膛内的行程-时间曲线,为内弹道学的膛内运动规律研究提供一种必不可少的技术手段。瞬时频率的估计精度决定了各参数的测量精度,由于弹丸膛内运动的回波信号是非线性调频信号,可采用多项式相位信号模型对其数学描述。为了得到较高的时频聚集性和瞬时频率估计精度,采用多项式调频小波变换(PCT)对模拟、真实的弹丸回波信号进行分析并与时频聚集性较好的WVD方法进行对比。实验结果表明:相对于WVD方法,PCT方法在模拟回波信号的抗高斯白噪声方面更有效,在分析真实回波信号中炮口杂乱信号的问题上,具有更强的提取有用信号的能力。总的来说,基于PCT的瞬时频率估计方法是一种有效分析弹丸膛内运动回波信号的方法。

基于参数化时频分析的非线性振动系统参数辨识

利用多项式调频小波变换对一类非线性系统的输出响应的瞬时特性进行了提取,结合FREEVIB和FORCEVIB方法中瞬态模态参数的算法,得到了能直观反应系统非线性特性的骨架线和阻尼系数曲线,并且通过拟合辨识出的系统平均化的非线性弹性力/阻尼力,对非线性振动系统的具体参数进行了识别和估计.通过数值仿真验算方法有效,而且具有精度高、抗噪能力强等优点.

基于RCCF-PCT的机动目标运动参数估计

针对高速机动目标的运动参数估计问题,基于鲁棒互相关和多项式调频小波变换(RCCF-PCT),提出了一种高速机动目标运动参数估计方法。该方法首先采用幂率变换增强信号,利用距离像互相关和鲁棒多项式回归完成距离徙动校正;再采用多项式调频小波变换对多普勒徙动初步补偿后的信号进行参数化时频分析,利用提取的时频脊特征完成目标运动参数的精确估计。通过数值实验验证了算法的有效性。

基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法研究

针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特征提取的优势,提出一种基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法。将多分量信号经由VMD分解得到一系列独立的模态分量,选择周期性最明显的模态分量经过PCT得到时频图,通过分析时频图实现旋转机械的故障诊断。通过实验平台进行实例验证,结果表明该方法能够有效对齿轮和轴承进行故障诊断。

基于PCT的飞行体转速提取方法研究

针对现有转速提取算法结果精度不够准确的问题,提出了基于多项式调频小波变换(polynomial chirplet transform,PCT)的转速提取算法。利用高动态飞行体的地磁信号,采用多项式调频小波变换提取高动态飞行体的转速数据。仿真实验表明,采用PCT得到的添加噪声模拟信号的时频特性曲线在全部时间频段能量集中度高,提取添加噪声模拟信号的瞬时频率与不含噪声的瞬时频率误差最大为0.08 Hz,瞬时频率估计精度高,具有一定的抗干扰能力。采用PCT处理实测的地磁数据,结果表明PCT分析高动态飞行体的地磁信号在全部时间频段聚集性好,证明其可以应用于高动态飞行载体飞行阶段的转速提取。

基于参数优化变分模态分解的瞬时模态参数识别

针对变分模态分解的模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出了基于正交性指标、能量比值和变分能量熵的参数优化算法;对于分解得到的单分量信号,发展了基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法和基于能量法的瞬时阻尼比识别方法。开展了三自由度时变结构仿真研究和时变钢梁实验研究。研究结果表明:优化后的变分模态分解法能够精确分离多自由系统的各阶时变分量,具有较强的抗噪性能;基于多项式调频小波变换的瞬时频率识别方法具有很强的时变频率追踪性能、抗噪声能力强,时变频率识别精度高,平均误差不超过1%;能量法能够较准确地识别结构的瞬时阻尼比,识别误差保持在10%左右,抗噪优势明显。