基于改进Protrugram和小波变换的超高频局部放电信号去噪方法

为同时抑制超高频（UHF）局部放电（PD）信号中的周期性窄带噪声和随机白噪声,在分析UHF PD信号频谱特性的基础上,发现PD脉冲的频谱具有以某一频率为中心向左右两侧衰减的特征,中心频率处的谱线幅值要明显高于边带部分,且位于谱图上的局部极大值点处。为此,提出了一种基于改进Protrugram和小波变换的UHFPD信号去噪算法。该方法首先在频域上识别PD脉冲的中心频率,然后依据＂峭度值＂这一指标自适应获取中心频率所对应的频宽,实现脉冲的频谱定位。最后采用小波去噪法去除信号中的冗余白噪声,实现多类噪声的有效抑制。仿真和实测结果表明：同经典的小波去噪算法和集合经验模态分解（EEMD）自适应阈值算法相比,所提算法不仅具有更好的噪声抑制能力,且能更好地保留有效信号。论文研究可为超高频信号去噪提供参考。

一种基于冲击识别的轴承监测定量健康指标构建方法

滚动轴承的健康指标(Health Indicator,HI)对于机械设备的状态监测至关重要。现有的HI构建方法需要根据不同的工况进行构建,而且其振幅波动范围受到转速等因素影响。文章提出了一种新的HI构建方法,用于定量评估轴承的健康状态。首先,利用Protrugram滤波算法实现信号去噪;其次,对信号进行包络谱分析,分别计算4种故障特征频率处的幅值,将最大的幅值用于衡量冲击性;最后,应用SPM公式计算得到轴承的SPM-HI。为了验证所提出方法的有效性,使用2个轴承数据集进行了验证,结果表明,提出的SPM-HI具有更好的趋势性、单调性和尺度相似性,而且在不同的工况下,计算出的SPM-HI幅值相似,说明其具备良好的定量性能。

轴承故障声发射信号多频带共振解调方法

轴承故障声发射信号具有高频率、宽频带、多频率成分组成特性。针对轴承故障声发射信号的多频带共振解调问题,基于故障先验知识确定滤波带宽,利用窄带解调Protrugram算法迭代搜索多个可解调中心频率,在对应的多个窄带范围内实现故障频率的解调识别。仿真和实验信号处理结果表明,窄带包络解调方法能够找到多个可用解调窄带,对应解调包络谱中均可清楚地识别故障频率,且包络谱具有故障频率谱线清晰,倍频成分衰减明显的特点。

谱峭度在轴承故障振动信号共振频带优选中的应用

在滚动轴承故障振动信号分析中,为减少采集信号共振频带对解调效果的影响,利用谱峭度方法确定共振频带的带宽和中心频率。首先解释谱峭度的含义,分析基于短时傅里叶变换的谱峭度算法的不足;然后提出快速峭度图和突起度图两种改进方法,并分析其特点;最后通过仿真和试验手段,对比分析它们在振动信号共振频带优选中的应用效果。结果表明,突起度图在信噪比较低的情况下,对共振频带的辨别能力优于快速峭度图。