滚动轴承复合故障特征分离的小波-频谱自相关方法

为解决从单通道振动信号中实现复合故障特征分离的问题,提出基于小波框架理论的小波-频谱自相关方法。该方法采用正交小波基函数将复合故障信号分解为多个不同尺度的子信号后,对各子信号分别进行频谱自相关分析。研究表明:频谱自相关方法能够去掉时域自相关方法产生的拖尾现象,能量集中性更高、抗噪能力更强,能够突出复合故障信号中能量较大的冲击故障特征。对6220轴承内、外圈复合故障试验信号分析的结果表明:小波-频谱自相关方法将复合故障特征分解到不同通道后,有效地抑制各子信号中能量较弱的故障特征,实现了内、外圈复合故障特征分离。在相同的小波分解条件下,小波-频谱自相关方法比小波-包络谱的特征分离效果更好,具有较高的工程应用价值。

滚动轴承故障特征提取的频谱自相关方法

冲击调制是滚动轴承发生局部故障的重要特征,在频谱上表现为调制边频且能量主要集中在高频共振区非常不利于诊断。根据冲击序列在时域与频域具有相似冲击形式的特点,将时域的自相关概念引入频域,对滚动轴承内、外圈局部故障响应信号的频谱进行自相关分析。该方法将位于高频共振区的调制边频特征有效地转移到低频区,形成以故障特征频率为基频的谐频特征;对于内圈故障信号频谱自相关结果保持了载荷调制的边频。对6220型滚动轴承外圈和内圈点蚀故障信号的分析结果表明:频谱自相关分析在不设计带通滤波器选择共振频段时,分析过程更简洁,对内圈故障特征的提取比包络分析、倒谱分析及时域的自相关方法效果更好、抗噪能力更强、可信度更高,具有较高的工程应用价值。

滚动轴承故障特征提取的EMD-频谱自相关方法

首先,在论述频谱自相关方法(spectrum auto-correlation,简称SAC)的特点、经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分析过程和轴承故障机理的基础上,指出了在故障信号不占主导作用时频谱自相关方法在轴承故障诊断中的局限性,并得到仿真算例验证;然后,提出了基于经验模态分解和频谱自相关的轴承故障特征提取方法,将经验模态分解得到的各分量进行分析比较,再对适合的分量进行频谱自相关分析,可有效提出轴承故障频率;最后,分别在轴承故障试验台实测了深沟球轴承和圆柱滚子轴承内外圈故障振动数据,结果表明,EMD-频谱自相关分析方法可以很好地提取轴承故障信号,较单一EMD分解、频谱自相关和峭度等方法效果更好,为轴承故障诊断提供了新思路。

基于POVMD和频谱自相关分析的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征提取困难的问题,提出基于参数优化变分模态分解(POVMD)与频谱自相关分析相结合的微弱故障特征提取方法。该方法首先针对变分模态分解(VMD)过程中参数选取的问题,提出了基于频谱自相关特征因子(SACFF)最大化的VMD参数搜索策略。其次,采用遗传算法对VMD的参数进行优化搜索,从而得到最优参数组合,并依此参数对原始信号进行VMD处理,获得一系列有限带宽固有模态函数(BLIMFs)。最后,根据SACFF指标最大化原则选取最优BLIMF分量进行频谱自相关分析,以克服频谱自相关方法在滚动轴承微弱故障特征提取上的局限性。仿真和实验结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承微弱故障特征,较EMD-频谱自相关方法和单一频谱自相关方法效果更好。

消光起伏自相关频谱法颗粒测量技术

消光起伏相关频谱法(TFCS)是一种新的颗粒测量方法。采用一束窄光束照射两相流系统,照射区中颗粒浓度的起伏所导致的透射光起伏信号中包含了颗粒的粒径和浓度信息,对光束的透过率信号作相关处理得到消光起伏相关频谱,可用来同时测量两相流中颗粒的粒径分布和体积浓度。由于在测量原理和结构上非常简单,这种方法可用来实现在线、实时测量。本文介绍消光起伏自相关频谱的测量原理,并给出部分实测结果。

太阳射电频谱仪数据采集与处理(自相关频谱仪原理与应用)

本文论述了 0 .7～ 1 .4GHz太阳射电频谱仪数据采集与处理系统是如何实现的。正在研制的此仪器采用了多通道频谱仪与自相关频谱仪结合使用的方案。首先 ,本文详细讨论了自相关频谱仪的原理 ,并介绍了北京大学研制的自相关频谱仪的结构。在此基础上着重讨论了多通道频谱仪与自相关频谱仪的同步控制的解决方案 ,以及大容量数据采集实时存盘的解决方案。最后 ,介绍了我们为数据预处理采用的一些方案。

机载合成孔径雷达平台运动补偿研究

对机载合成孔径雷达（ＳＡＲ）的平台姿态进行了分析，给出了适于利用回波自身补偿的横滚、偏航及俯仰角的变化范围，并将惯性导航系统（ＩＮＳ）和全球定位系统（ＧＰＳ）结合起来用于校正较大范围的平台姿态变化；而对精细校正，则利用回波原始数据实现。

同声道语音检测及一种新的检测算法

分析了同声道语音检测的典型算法SAPVR算法，介绍了算法的基本思想和流程。着重提出了一种简化运算的新的检测算法．用MATLAB工具进行实验，验证了该算法的有效性。

超高斯光脉冲自相关特性

采用数值分析方法研究了超高斯光脉冲的自相关特性及其受锐度参量、线性啁啾参量、噪声脉冲和随机噪声影响的变化规律,并与原脉冲相应参量作了比较,给出了一个有效的滤除随机噪声方法,并用实验作了验证。当锐度参量增加时,强度自相关曲线宽度变窄,自相关频谱曲线随之展宽。当啁啾参量增大时,光脉冲强度自相关曲线和脉冲时域波均保持不变;光脉冲的频谱曲线展宽,边缘出现振荡结构并随之增强,自相关频谱曲线随之展宽,边缘依旧平滑。存在噪声的情况下,超高斯脉冲自相关特性变化比较复杂。

Transverse flowmetry of carbon particles based on photoacoustic Doppler standard deviation using an auto-correlation method

In order to measure the flow velocity of carbon particle suspension perpendicular to the receiving axis of ultrasound transducer, the standard deviation of photoacoustic Doppler frequency spectrum is used to estimate the bandwidth broadening, and the spectrum standard deviation is calculated by an auto-correlation method. A 532 nm pulsed laser with the repetition rate of 20 Hz is used as a pumping source to generate photoacoustic signal. The photoacoustic signals are detected using a focused PZT ultrasound transducer with the central frequency of 10 MHz. The suspension of carbon particles is driven by a syringe pump. The complex photoacoustic signal is calculated by Hilbert transformation from time domain signal before auto-correlation. The standard deviation of the Doppler bandwidth broadening is calculated by averaging the auto-correlation results of several individual A scans. The feasibility of the proposed method is demonstrated by measuring the spectrum standard deviation of the transversal carbon particle flow from 5.0 mm/s to 8.4 mrn/s. The experimental results show that the auto-correlation result is approximately linearly distributed within the measuring range.