基于循环谱密度函数的滚动轴承故障诊断

采用时域平滑循环周期图法直接由信号计算循环谱密度切片,在分析常用的3种变换形式基础上,讨论了各自谱密度三维分布的共性、差异、适用范围。在滚动轴承5个故障特征频率理论计算值附近选择谱峰值最大的切片进行组合分析,通过比较切片谱峰值的大小来判断故障所在位置。对内圈故障、滚动体故障两组信号进行了频谱、包络谱、组合切片分析,结果表明,循环谱密度组合切片分析滚动轴承的故障更为直观。

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题,该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville分布(WVD)时频分辨率高的优势,将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数,即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法,称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵,再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT,得到循环自相关熵函数矩阵,最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT,得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率,避免了“频谱泄漏”,提高了频谱分辨率,该算法程序运行可靠。

对流层散射信号的循环谱分析

简要阐述了对流层散射通信的接收信号的形式。提出了对流层散射通信信号的循环谱分析算法,并给出了散射通信常用的调制信号形式(带内两频QPSK)的循环谱相关函数和循环谱密度函数。通过使用MATLAB软件对算法在散射QPSK信号在无噪声和信噪比为0dB时的计算结果。仿真结果证实,循环谱相关分析方法是进行对流层散射通信信号的最佳谱分析方法之一。

一种基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法

本文利用CPM信号的循环平稳性,深入分析了M进制CPM信号循环谱密度函数与信号调制阶数之间的内在联系,并在此基础上提出了一种基于信号循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法。实现了任意调制指数和频率成形脉冲的CPM信号调制阶数盲识别,为CPM信号的盲解调奠定了基础。计算机仿真结果与分析表明,该算法具有较高的正确识别率,并且受高斯噪声影响较小,实现简单,有实用意义。

基于循环特征的调制模式识别算法

介绍现有通信信号调制模式识别算法,对二进制幅度键控、二进制频移键控、二进制相移键控、正交相移键控、最小频移键控等几种数字通信信号的循环平稳特性建模分析,并提取出了循环谱密度函数α轴上的最大幅度归一化值a、循环谱密度函数f正半轴上的脉冲个数m、循环谱密度函数α正半轴上的脉冲个数n等相关的特征参数,通过分级判决来实现基于通信信号的循环特征的调制模式识别。仿真表明,基于循环特征的调制模式识别算法在-2 dB的加性高斯白噪声条件下,识别正确率高达90%,具有较好的可靠性。

滑动轴承油膜失稳振动的二阶定向循环平稳性分析

定义了二阶定向循环平稳统计量,提出了基于二阶定向循环平稳的信号分析方法。该方法将用于单通道实信号分析的二阶循环统计量扩展到复信号,并定义了正交双通道融合复信号的定向循环自相关、定向循环谱相关密度。为了验证该方法,利用转子试验台模拟滑动轴承旋转机械的油膜失稳故障以获取数据,分析结果表明该方法不仅能够提取系统在某一截面内的周期性振动特征,而且能够揭示转子在指定循环频率处的旋向。此外二阶定向循环谱相关密度在指定频率处的切片能显示更加丰富的转子频率耦合调制信息,试验结果验证了该方法的有效性。

汽车座椅电动滑轨的振动信号分析与特征提取

从汽车座椅电动滑轨产品检测得到的振动信号中提取影响产品舒适性的特征信号,并以其对应的功率密度作为产品质量评判的标准之一。利用二阶循环统计量循环谱密度函数的解调特性,对产品振动信号的循环谱密度函数切片图进行分析,得到隐含在其中的特征调制信号,并根据影响人体舒适感的频率范围找出缺陷频率点。依据缺陷频率点的功率密度,可以很好的评价产品的性能。