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。

循环平稳度无量纲指标应用于滚动轴承状态分类

基于循环统计量,构造了循环平稳度无量纲指标对机械状态进行分类。该指标采用循环平稳量与平稳量的比值,测量信号循环平稳量的变化。由于滚动轴承故障信号呈现循环平稳性,用循环平稳度对它进行监测可有效地识别出正常和异常状态,其分类效果明显优于常用的脉冲和峭度指标。表明循环平稳度是一种有效的无量纲诊断指标。

基于三阶循环平稳度准则的盲源分离算法

通过研究循环平稳信号的特性和分析传统的基于二阶统计量的盲源分离算法,在二阶循环平稳度的基础上提出了三阶循环平稳度的概念,并推导出了利用三阶循环累积量平稳度作为分离准则的新盲源分离算法。本算法可以在复杂噪声的情况下有效的分离平稳信号和循环平稳信号。仿真结果表明该算法能够抑制混合信号中的强噪声,算法简单,实时性好。

基于施工循环的绞吸挖泥船疏浚作业平稳度分析

绞吸挖泥船是水利工程疏浚施工领域广泛使用的一类工程船舶,安装在船上的工况监测系统能够实时记录船体的疏浚作业状态,但是所获得的实时监测数据并不能直接提供船体疏浚作业平稳度的关键信息。提出一种基于施工循环的绞吸挖泥船疏浚作业平稳度分析评价方法,通过选择合适的施工监测参数作为绞吸挖泥船疏浚作业平稳度分析指标,然后在预定义的施工循环内对平稳度指标进行计算分析,得到挖泥船在整个施工期间的疏浚作业平稳度变化情况,以及每个施工循环内的疏浚作业平稳度值。据所得的疏浚作业平稳度,能够判断挖泥船操作人员的疏浚作业平稳度优劣,并直观评价其相应的疏浚产量,为绞吸挖泥船的疏浚作业提供有效指导。同时,通过与传统的疏浚作业平稳度分析方法进行比较可见,所提出的方法能够定量地反映绞吸挖泥船在整个施工期间和每个施工循环中的平稳度变化情况,弥补了传统方法的不足,具有更强的实用性和优越性。

旋转机械故障的循环平稳度诊断

根据旋转机械信号循环平稳特性 ,以及故障出现后非平稳特征渐强的特点 ,提出了相对及绝对循环平稳度的概念 ,通过理论分析 ,提取出对旋转机械故障较为敏感的相对循环平稳指标 .在此基础上又提出了通过对信号x(t)及其共轭乘积进行Fourier变换 ,代入循环频率α值获取循环自相关函数Rαxx( 0 )的方法 ,并利用本方法对不同调幅系数的正弦信号和氧压机小偏心量调幅故障信号 ,进行了仿真和实例验证 。

循环平稳度在发电机组故障趋势分析中的应用

由于发电机组各部件的运动存在明显的周期性,当发电机组发生故障时,机组振动信号具有循环平稳特性,这种非平稳性随故障的变化而变化。因此,提出利用循环平稳度监测分析发电机组的故障趋势。循环平稳度是利用三阶循环累积量构造并利用二元决策方法估计三阶循环矩。它能抑制噪声与工况干扰,反映机组的故障状态。实例分析表明,将其作为发电机组故障特征量,提取故障的发展趋势,效果好于传统的通频值和烈度值趋势分析。

基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别方法

伪故障特征是健康零部件振动信号中具有的故障特征,伪故障特征是由系统内故障零部件引起的。由于滚动轴承伪故障特征与故障特征具有相似性,针对转子-轴承系统中滚动轴承伪故障特征识别问题,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和循环平稳度(Degree of Cyclostationarity,DCS)的伪故障特征识别方法。利用滚动轴承健康信号和伪故障信号对比分析基于单通道伪故障信号进行滚动轴承故障诊断的技术难点;建立了考虑滚动轴承打滑率的转子-轴承系统动力学模型;利用时频分析方法和循环平稳分析方法对滚动轴承伪故障特征进行分析;给出了基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别流程;在滚动轴承故障模拟实验台上开展了滚动轴承伪故障特征识别实验。实验结果表明:基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障信号识别方法可以有效区分滚动轴承故障特征与伪故障特征。该研究工作对于提高滚动轴承故障诊断准确率、保障设备安全运行具有理论意义和实际应用价值。

基于循环平稳检测的WCSN频谱感知算法

在无线认知传感器网络中,感知节点采用能量检测法在低信噪比下检测概率较低,而传统循环平稳检测法复杂度过高。为此,采用一种基于频域简化的单循环平稳检测算法,推导算法虚警概率的闭合表达式,建立检测概率与实际信噪比之间的关系式。理论研究与仿真分析表明,该算法复杂度低于循环平稳检测法,与能量检测法持平,可以满足无线认知传感器网络中对频谱感知的性能要求。

地震作用下隧道时变可靠度研究

随着结构分析理论的成熟与发展,人们对地下结构的稳定性分析从确定性分析逐步扩展为概率性分析,以可靠度理论为基础的概率分析方法越来越受到人们的重视,而结构的可靠性分析也不局限于静态情况下的研究。随着时间的增长、环境的腐蚀、外力的作用等会对结构造成无法恢复的损伤,结构的可靠性也会逐渐降低,因此时变可靠度的研究尤为重要。研究了地震作用中循环剪切次数、循环剪切幅值、块体相对运动速度对地下结构的损伤影响,在地下结构受非平稳地震作用下,地震加速度经历上升阶段、平稳阶段、终止阶段这一过程的时变可靠度,并根据震动损伤的时变规律对结构再次受到这种作用时的可靠度进行预测。

周期平稳信号盲源分离算法及其应用

周期平稳信号盲源分离方法是在没有先验知识的前提下,从一组采集信号中提取未知源周期平稳信号。对混合的周期平稳信号进行盲源分离的算法进行研究。根据循环平稳度的特征,提出以循环平稳度作为盲源分离准则,取其旋转过程的极大值点,即为循环平稳度最大时,分离出周期平稳信号源。在理论推导的基础上,对分离准则进行证明。通过仿真验证,把该方法应用于齿轮箱振动数据实例分析中,表明循环平稳度作为分离准则有很好的分离未知源周期平稳信号的效果。

再生混凝土柱地震破坏Park-Ang模型试验研究

通过对不同配比的6根再生混凝土(RAC)柱进行低周反复试验,结合适用于普通混凝土柱的修正Park-Ang双参数损伤模型及实际结构各震害破损度Dc,确定了各RAC柱的循环荷载系数β的计算值。通过分析可得:再生骨料取代率及混杂纤维掺量对系数β均有明显的影响,需将二者同时作为计算系数β的重要因素。考虑配筋率对于系数β的影响,利用Matlab对以再生骨料取代率R、混杂纤维掺量Hf、配筋率ρa为基础的多变量线性方程进行拟合,确定了循环荷载系数β的计算公式:a fβ=0.0689ρ+0.02138 R+0.05614H,从而对修正Park-Ang模型作出了进一步修正,使其更适用于RAC柱的损伤计算。

低信噪比条件下的调制方式识别

传统的调制方式识别方法通常假设接收信号是平稳随机过程,一般要在信噪比不低于10dB时才能取得较高的识别率。本文根据模拟调制信号的谱特性和谱相关特性,给出了低信噪比下的调制方式识别算法,理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法,在低信噪比(3dB)条件下,仍然具有很高的识别率。

Infogram和参数优化CYCBD在滚动轴承复合故障特征分离中的应用

针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题,提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先,采用Infogram方法分析故障信号,选取最优带通滤波器,获得冲击性和循环平稳性最强的频带信号;其次,根据理论故障频率,设定CYCBD的循环频率集,并以包络谱稀疏度为依据,自适应选择CYCBD的滤波器长度;再次,对获得的频带信号进行解卷积运算,提取不同频率的故障冲击成分,实现故障分离;最后,对分离出的各故障成分进行包络解调分析,根据故障特征频率,识别故障类型。通过对仿真信号、西安交大-昇阳科技联合实验室(Xi’an Jiaotong University-Changxing Sumyoung Technology,XJTU-SY)的轴承试验数据分析,证明了所提方法可以有效实现故障特征分离。在此基础上,通过自制试验平台实测数据,进一步论证了该方法的可行性。