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。

基于能量和循环平稳检测的双门限两层感知算法

针对传统能量检测法容易受到噪声干扰、循环平稳检测法计算复杂度高的问题,提出了一种基于能量检测和循环平稳检测的双门限两层感知算法。利用双门限能量检测法对接收信号进行第一层检测,对于能量统计值落入双门限之间的信号,采用循环平稳检测法进行第二层检测。通过对传统能量检测法、循环平稳检测法和文中双门限两层感知算法的检测性能和复杂度进行仿真对比,结果显示在相同检测概率情况下,文中方法相较前两种方法,信噪比分别提升了2 dB和1 dB,虚警率分别降低了0.18和0.1,验证了双门限两层感知算法的有效性和可靠性。

循环平稳相关熵轴承故障诊断方法

相关熵是一种基于信息理论学习和核函数的相似性度量方法,不仅能有效刻画信号的时间和统计特征,而且包含了信号的高阶统计量,因而,相关熵是处理非高斯、非线性信号的有效方法。将相关熵与循环平稳信号处理方法结合,提出了一种基于循环平稳相关熵的轴承故障诊断方法。首先,简述了相关熵的基本概念,推导了循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数公式;其次,分析了循环平稳相关熵轴承故障诊断流程;最后,将循环平稳相关熵应用于轴承内圈、外圈局部裂纹故障振动信号的分析与处理。实验结果表明:相关熵能有效提取轴承故障振动信号中的周期成分,循环平稳相关熵函数和循环平稳相关熵谱密度函数能有效刻画轴承故障的频谱特征,便于进行故障特征提取与识别,验证了提出方法的优越性。

基于多通道循环平稳特征融合的智能诊断方法

同一监测点的多源通道信号可以为精准故障诊断提供更全面的特征信息,然而多源特征的有效融合仍然具有挑战性。为解决此问题,耦合隐马尔科夫(CHMM)被用来有效融合双通道信息的循环平稳特征,即用快速谱相关(FSC)提取特征,从而为提高滚动轴承智能诊断正确率提供有效多源融合特征向量支撑。FSC分析方法用于滚动轴承同源双通道振动信号的特征提取;参数优化选取后的CHMM对双通道同源特征进行融合,实现滚动轴承的智能诊断。通过滚动轴承常规故障实验和全寿命加速疲劳实验,验证了所述方法不仅能用于滚动轴承故障的智能分类,而且还能用于滚动轴承的有效性能退化评估。此外,通过对比研究验证了所述方法的优越性。

BFSK信号循环平稳特性分析

该文给出二进制频移键控(BFSK)信号数学模型,推导BFSK信号的循环自相关函数和循环谱密度函数的数学表达式,分析并证明其具有循环平稳特性;最后给出Matlab仿真实验。仿真结果表明,BFSK信号具有循环平稳特性,属于循环平稳信号。

循环平稳度解调频原理分析及其在齿轮故障诊断中的应用

为了克服Hilbert变换解调频法容易受到端点效应、采样频率和噪声的影响而出现不稳定现象的缺点,提出了利用循环平稳度对调频信号进行解调分析的新方法.基于调频信号的谐波分解,对调频信号的循环自相关和循环平稳度函数进行了详细地推导.研究结果表明,循环平稳度不仅能够有效地对调频信号进行解调,而且还对加性平稳噪声具有较强的抑制能力,因此,基于循环平稳度的解调频方法将大大地提高分析结果的准确性.

基于循环平稳度准则的多路雷达信号识别算法

在日益复杂的电磁环境中分选识别出雷达信号,是电子对抗发挥功用的先决因素。关于雷达信号调制样式与信号参数的先验信息有限,难以为信号分选提供充足的情报支撑,且信号交叠严重制约着信号分选的效能。将上述需求转换为盲源分离问题,通过Givens变换构造高阶分离矩阵,将适用于两路信号的基于3阶循环量的循环平稳度(DCS)盲源分离算法拓展到适用于具有不同循环平稳频率的多路信号。通过理论推导证明了该方法的可行性,并推导出构造Givens矩阵参数确定的方法。利用循环平稳理论提取雷达信号在循环平稳域的特征,结合DCS分离准则进行仿真验证。仿真结果表明,该算法能够实现对多路雷达信号的有效分选。

一种新的循环平稳信号盲提取方法

提出了一种基于信号隐含周期性的循环平稳信号盲源分离算法。该方法充分利用了循环平稳信号具有隐含周期性成分的特性,不需要估计信号的循环频率,特别适用于循环平稳信号的分离。本算法在提取循环平稳信号的周期性分量的同时,剔除其中的随机分量,因此,计算机仿真和实验验证了该方法的有效性和循环平稳信号的分离次序。

应用循环平稳特性的宽带信号DOA估计

针对循环平稳宽带信号DOA估计问题,结合信号的循环平稳特性和共轭循环平稳特性,采用子空间分解方法研究宽带信号DOA估计方法.该方法同时利用宽带信号循环平稳和共轭循环平稳两方面信息构造出扩展循环相关矩阵,采用常规方法得到宽带信号的方位谱,继承了Cyclic MUSIC算法的优点,当处理宽带信号源时不需要估计最佳延时时间.仿真结果表明该方法具有良好的宽带信号选择能力和分辨能力,能抑制大功率干扰信号,估计性能较好.

循环平稳在滚动轴承故障诊断中的应用

为探索循环平稳在滚动轴承故障诊断中的应用原理及研究现状,论述循环平稳对滚动轴承故障振动信号的解调原理;研究二阶循环平稳和高阶循环平稳在滚动轴承故障诊断中的应用,并分析其优点和不足;阐述变转速工况下滚动轴承故障诊断方法——角度/时间循环平稳。结果表明,高阶循环平稳和角度/时间循环平稳的应用是滚动轴承故障诊断的研究方向之一。

ZPOFDM循环平稳性分析及在多载波信号识别中的应用

针对多载波调制分类算法无法识别零前缀正交频分复用(zero-padding OFDM,ZPOFDM)信号的问题,提出了一种改进的OFDM信号识别方法.利用ZPOFDM等信号的二阶循环累积量特征,结合循环平稳性检测,实现衰落信道下包括ZPOFDM、循环前缀正交频分复用(cyclic-prefix OFDM CPOFDM)、单载波等信号的分类理论分析与实验结果表明,该方法在没有同步及参数估计等预处理条件下能实现频率选择性衰落信道下多载波信号的有效区分.

频谱重叠信号分离的循环平稳算法

利用信号的循环平稳性研究了分离频谱重叠信号的算法,并以直接序列扩频系统为例进行了性能分析.该算法在接收端设置了频移滤波器,以便同时利用信号的时间相关性及频谱相关性来实现信号的分离.通过对循环平稳性和频谱相关性的分析,得出了频移滤波器的结构并采用自适应算法确定多个频移分量的最优权值.仿真结果表明,该算法可有效分离频谱重叠信号,在大干扰功率时,误码率与时域滤波器和简单直扩系统比较均低约2个数量级.

基于小波滤波与循环平稳度分析的滚动轴承早期故障诊断方法

由于噪声的严重干扰,在滚动轴承早期故障时,仅仅利用二阶循环平稳分析方法往往较难成功提取出信号中潜在的有用周期信息。因此将小波滤波和循环平稳度分析方法相结合,进行滚动轴承的早期故障诊断。采用最小熵方法对小波滤波器参数进行优化。实验结果证明了该方法的有效性。

基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征。

基于循环平稳解调的齿轮裂纹早期故障诊断研究

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱。为了有效提取早期裂纹故障特征,提出基于循环平稳解调的早期故障诊断方法。该方法首先去除振动信号中的啮合基频及其谐波成分,得到残余信号,然后针对残余信号进行循环平稳解调分析和处理。仿真及工程实例分析结果表明,所提出的方法能成功地将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动中提取出来,更有利于及早发现故障并且判断故障的严重程度。

循环平稳信号处理在机械设备故障诊断中的应用综述

循环平稳信号处理学科的引入,丰富了机械设备故障诊断的内容。本文总结了循环平稳信号处理在机械设备信号特征提取和故障诊断领域的研究概况,分析了该方法目前所存在的问题,最后简要指出了循环平稳信号处理在机械设备故障诊断中应用的发展方向。

振动调幅信号的循环平稳解调原理与应用

在具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障诊断中,广泛使用解调分析方法进行故障特征提取。对其中的周期平稳信号,通过循环自相关函数分析,并利用函数在某些循环频率下的切片进行绝对值解调可解出信号的调制频率。对两组调制相加信号在对应于某个调制频率的循环频率处进行循环自相关函数的切片解调,可得到该组调制频率成分的解调谱,从而达到将幅值调制相加信号分离成单一幅值调制信号并进行有效解调的目的。仿真和对滚动轴承实验验证,该方法在低频和高频处分别切片都有很好的解调效果,且与理论推导一致。但是该方法存在解两相加信号时以两频率之差及其倍频作为调制频率解出的局限性。

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算。仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号。

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的齿轮故障诊断

为从变转速齿轮箱振动信号中提取齿轮故障特征,提出基于线调频小波路径追踪的阶比循环平稳解调方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法估计振动信号中的转速信号,根据转速信号对信号进行等角度采样,获取角域周期平稳信号,求取角域信号的循环自相关函数,在特征循环阶比处对循环自相关函数进行切片,并对切片进行解调分析得到切片解调谱,依据切片解调谱进行齿轮故障诊断。由于线调频小波路径追踪算法具有精度高和抗噪能力强的优点,而循环平稳解调算法可以有效提取淹没在噪声中的周期性故障特征,因而,该方法结合了二者的优点,适合于变转速齿轮信号的故障特征提取。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取变转速齿轮箱振动信号中的齿轮故障特征。

振动调频信号的循环平稳解调原理与实现方法

含有齿轮、滚动轴承等零部件的机械故障振动信号中,有一类信号称为频率调制信号(或称调相信号)。运用循环平稳分析理论,推导调频信号的循环自相关函数结果,并从理论上推导和分析了运用平方解调(或广义检波滤波解调)的方法实现对循环自相关函数的低频切片函数和高频切片函数进行解调的原理和方法,仿真验证理论推导正确,解调效果很好。最后通过对齿轮箱实测故障信号进行分析,验证该方法有很好的解调效果。