Fractional Envelope Analysis for Rolling Element Bearing Weak Fault Feature Extraction

The bearing weak fault feature extraction is crucial to mechanical fault diagnosis and machine condition monitoring. Envelope analysis based on Hilbert transform has been widely used in bearing fault feature extraction. A generalization of the Hilbert transform, the fractional Hilbert transform is defined in the frequency domain, it is based upon the modification of spatial filter with a fractional parameter, and it can be used to construct a new kind of fractional analytic signal. By performing spectrum analysis on the fractional envelope signal, the fractional envelope spectrum can be obtained. When weak faults occur in a bearing, some of the characteristic frequencies will clearly appear in the fractional envelope spectrum. These characteristic frequencies can be used for bearing weak fault feature extraction. The effectiveness of the proposed method is verified through simulation signal and experiment data. © 2017 Chinese Association of Automation.

复解析小波变换与语音信号包络提取和分析

利用传统的Ｈｉｌｂｅｒｔ变换方法提取语音信号包络存在一些固有缺陷，为此本文建议了一种复解析小波变换包络提取新方法．该方法将Ｈｉｌｂｅｒｔ分析与小波分析紧密地结合在一起．文中推导并论述了新包络滤波器的时域、频域构造条件和设计方法，选择Ｍｏｒｌｅｔ复小波对语音信号进行了初步数字仿真实验，结果证实了理论分析的正确性，并显示出文中提出的新的分析方法对于信号处理具有许多独特优势和潜在性能．

数字语音信号包络提取算法研究

在许多领域,比如通讯、自动测试与控制、机械故障检测与诊断,特别是在语音信号处理与识别等领域中。

湖底回波的包络特征提取

湖底回波包络包含了湖底沉积物的结构和物理性质的信息,可以作为沉积物分类的特征。用传统的H ilbert变换提取宽带回波包络存在一些固有的缺点。该文中,采用线性相位的双正交小波,对湖底回波解析信号的实部和虚部分别进行离散正交小波变换,提取合适尺度上的小波系数的模值作为包络特征矢量。它可以采用M a llat快速算法,运算量少,提取的包络特征矢量维数少,能简化目标识别的算法。对实测的湖底回波数据进行特征提取和分类的仿真实验也表明,采用这种方法得到的包络特征是一种稳健、有效的特征,能获得较高的正确识别率。

基于复解析小波变换的信号包络检测

水声信号中的低频线谱成分是目标声信号的一个重要特征量,在水声信号检测、识别和分类中起着重要的作用。为了提取水声信号中的线谱成分,本文利用复解析小波变换兼具带通滤波和包络提取的特性提取信号包络。仿真和实测数据分析表明,与传统的Hilbert变换提取信号包络算法相比较,基于复解析小波变换的信号包络提取算法可以完全抑制所分析通带以外的噪声,从而提高了信号包络的信噪比。

心音信号的预处理与包络提取算法研究

本文介绍了一种心音信号预处理新方法,利用小波变换对心音信号进行多层分解,对分解后的每层进行双参数阈值去噪,最后对阈值处理得到的层进行重构,以达到滤波的目的。对重构后的心音信号,分别采用了小波变换、希尔伯特-黄变换(HHT)、数学形态学、归一化平均香农能量等算法进行包络提取,对提取后的包络作了初步分析,并对每种算法提出改进方案。用以上方法对随机选取的30例原始心音数据进行预处理,得到了满意的结果。利用改进后的方法进行了包络提取,所提取的包络与原信号有很高的吻合度,不论是低频部分还是高频部分的信息均能很好地反映,原信号的更多信息得到了保留。