基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的风电机组齿轮箱故障特征提取和诊断

基于信号处理的风电机组齿轮箱故障诊断是风力发电领域中的重要研究方向。针对风电机组齿轮箱故障特征提取问题,提出了一种基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的方法。通过对在风电机组齿轮箱振动测点所采集到各个测点的振动加速度信号做RMS趋势分析,找出RMS趋势明显上升的测点和时间段。利用小波包降噪技术对该测点的振动信号进行降噪处理,互补集合经验模态分解(CEEMD)得到的分量对振动信号进行多尺度分析,再使用Zoom算法对齿轮箱振动信号进行局部放大,以突出故障信号。利用快速傅里叶变换(FFT)对放大后的信号进行频谱分析,以提高故障特征的提取准确性。实验结果表明,与传统频谱分析法相比,该方法能够有效地提取风电机组齿轮箱的故障特征,具有较高的准确性和稳定性,为风电机组齿轮箱的早期故障诊断提供了一种有效的方法。

ZOOM-FFT在检测轨道电路移频信号参数研究中的误区

本文在分析移频信号的频谱特点的基础上,通过MATLAB仿真发现,用ZOOM-FFT方法提高频率分辨率是有前提条件的,该方法需要较长的采样时间,而这不能满足测试仪表实时性要求。并指出了ZOOM-FFT在检测轨道电路移频信号参数研究中的误区。

基于ZOOM-FFT的雷靶监测信号处理方法

针对鱼雷试验中FFT处理方法不能有效处理雷靶监测信号的问题,采用Zoom-FFT方法区分鱼雷和声靶信号,在不增加采样信号长度的情况下,改善了信号频谱的计算精度,提高了试验过程中数据处理结果的可信度。仿真及实航试验结果验证了所提方法的有效性。

基于CZT和Zoom-FFT的频谱细化分析中能量泄漏的研究

在经典谱估计理论中,频谱能量泄漏是导致频谱失真的主要误差因素。CZT和Zoom-FFT是两种重要的频谱细化分析算法,本文对这两种方法的能量泄漏进行了详细的分析,并仿真分析了不同种类和不同宽度的窗对谱泄漏的影响。分析和仿真的结果表明,Zoom-FFT可以大大减小频谱能量泄漏,获得更高质量的细化频谱。

基于改进Zoom-FFT的信号检测算法研究

该文在简要介绍复调制zoom-FFT基本原理的基础上,针对其细化后信号频谱同原始信号频谱不一致的现象,提出了一种改进算法。利用改进算法对通信信号进行检测,给出了频率修正公式,实验结果表明该方法较大地提高了信号频率检测的准确性。

基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法的分析和实现

文章介绍了基于复解析带通滤波器的ZOOM-FFT算法原理;讨论了该算法的核心部分:等波纹复解析带通滤波器的设计方法,从而能有效地控制滤波器的通带和阻带特性。通过判断是否需要调整细化中心频率(如果需要,调整中心频率)-构造复解析带通滤波器-选抽滤波-若中心频率未经调整,移频—FFT的流程,在TMS320DM6437 DSP上实现了ZOOM-FFT算法,从而对信号频谱进行了细化。

基于复调制ZOOM-FFT算法下阻尼比识别的研究

利用半功率带宽法识别系统的阻尼比是一种简单、常用的方法,但精度受到作图准确性及人员判读的经验所制约,严重时甚至不能准确拾取出半功率点。该文提出识别阻尼比的一种方法:细化-半功率带宽法,采用FFT变换对全谱进行识别,确定谱峰,利用复调制ZOOM-FFT算法对感兴趣谱峰处进行局部细化,最后结合半功率带宽法可有效提高阻尼比的识别精度。

复调制Zoom-FFT方法的LabVIEW实现与应用

信号频谱中频率分量接近时,在较低的频域分辨率下难以检测,而传统FFT分析在提高频域分辨率的同时导致计算量大大增加;针对此问题,在LabVIEW平台中采用复调制Zoom-FFT方法,通过移频、滤波、重采样、FFT和频率调整实现频谱的细化;结果表明,复调制Zoom-FFT可以灵活地选择细化频带,提高频带内的频域分辨率并有较小的计算量;此外,合理的选择窗函数能够减少频谱失真;将该方法应用于异步电机故障诊断中,实现了转子断条故障分量的检测,为LabVIEW中的频率检测与故障诊断提供一种有效途径。

火车对接测距系统中ZOOM-FFT应用研究

将ZOOM-FFT方法应用于火车对接测距系统,该系统采用FPGA＋DSP双处理器模式实现对调频连续波（FMCW）雷达传感器信号的采集和处理。其中,FPGA实现对并行A/D转换芯片的控制及与DSP进行数据传输;DSP采用ZOOM-FFT算法实现测距功能并通过485总线实时输出距离。理论分析与实验结果表明,ZOOM-FFT方法有利于提高系统的处理速度和距离分辨率,且可实现小距离测量。实验室环境下,系统在0.5~10 m内绝对误差〈0.2 m,在10~50 m内的绝对误差〈0.5 m。在长沙机务段的现场试验结果表明：SS8、HXD3C和DF5型机车测距结果基本满足系统测距要求,0.5~50 m范围内测距绝对误差约0.5 m,在〉44 m时,出现最大误差为0.64 m。

基于Zoom-FFT改进DFT的辐射源信号载频频偏估计

为了研究辐射源的细微特征分析,针对目前主流的几种离散傅里叶变换(DFT)频偏估计算法分析载频频偏精度不够高的问题,提出一种基于细化快速傅里叶变换(Zoom-FFT)的改进DFT算法。该算法先对离散采样的信号采用Candan算法进行粗估计,再将频谱峰值周围的频段进行细化放大,然后利用2N点DFT算法对残余频率精细估计。该算法综合了上述两种算法的优点,能够在适当信噪比环境下达到很好的估计精度。文中以二次雷达信号为研究对象,仿真分析验证了算法的可行性与有效性。

基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法研究

在分析经典的Zoom-FFT算法基础上,提出一种基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法,用matlab仿真常规FFT算法和Zoom-FFT算法,对不同采样步长的干涉条纹进行数据处理,通过反演出的光谱曲线图和原始光谱曲线图可以看出:采样步长小于20μm时,FFT和Zoom-FFT算法都可以反演出光谱;而当采样步长大于20μm且小于33.3μm时,FFT算法未能反演出光谱,而Zoom-FFT算法仍然可以反演出光谱。

基于Zoom-FFT的改进Rife正弦波频率估计算法

Rife算法是正弦波频率估计的一种经典算法,但其根本缺陷在于低信噪比且被估计频率接近量化频率点时估计性能差。本文通过分析Zoom-FFT的基本原理,验证了其具有可控的局部频谱放大功能,进而提出了一种改进的Rife频率估计算法。通过对信号进行Zoom-FFT处理实现以被估计频率为中心的较窄频段频谱的大幅度细化和放大,然后利用Rife算法进行精确频率估计。仿真结果表明,该算法具有高于传统Rife及其改进算法的估计精度和抗噪声性能,且对真实频率与量化频率点的位置关系不敏感,但计算复杂度有一定增加。

ZOOM-FFT算法在数字音频分析仪中的实现

一种基于数字信号处理(DSP)技术的音频分析系统,采用细化频谱分析(ZOOM-FFT)算法,对音频处理中的频谱进行分析。首先对经过数字下变频和低通滤波后的信号进行整数倍抽取,再进行FFT运算以减小分辨率带宽,提高频率测量精度。仿真比较结果表明,该算法在音频频谱分析时能有效提高频谱的分辨率和分析带宽。

基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现

频谱细化技术近年来发展迅速,常见方法有:基于复调制的Zoom-FFT法、Chirp-Z变换、Yip-Zoom变换等。从分析精度、计算效率、分辨率、灵活性等方面来看,基于复调制的Zoom-FFT方法是一项行之有效的方法,因而也得到了比较广泛的应用。在介绍复调制Zoom-FFT算法基本原理的基础上,用Matlab实现该算法,并通过仿真进行验证,表明该算法简明、易实现。最后讨论算法的运算量和局限性。

基于Zoom-FFT技术的铁路移频信号检测系统设计

为精准检测轨道移频信号的特征参数值,实现列车通信数据的实时稳定传输,设计基于Zoom-FFT技术的铁路移频信号检测系统;以AD转换电路作为核心电子输出装置,借助DSP移频芯片、信号传感单元对于列车通信数据的聚拢调节作用,在LCD屏幕内生成即时性铁路移频信号显示文件,再联合微处理接收元件,实现对信号特征参量的精准获取,完成检测系统的硬件结构设计;在此基础上根据信号数据的瞬时输出频率,确定标准的模态移频函数,完成基于Zoom-FFT技术的铁路移频信号频率分析;设置数据采集、移频滤波、WIFI通信三类程序型算法,建立信号数据库与核心检测主机间的物理连接,实现系统检测软件及应用主程序建立,结合以上所有软、硬件执行结构,完成基于Zoom-FFT技术的铁路移频信号检测系统设计;对比实验结果显示,应用新型检测系统后,低频、高频轨道移频信号的检测精度均出现明显提升,解决了原有检测系统支持下,列车通信数据实时传输稳定性较差的问题。

基于Zoom-FFT频谱细化的水声目标螺旋桨轴数提取技术

基于对水声目标调制谱结构特征的分析,在传统包络信号探测(DEMON)谱分析方法基础上,采用细化-快速傅里叶变换(Zoom-FFT)算法,提高轴频位置带宽内的频率分辨率,实现频谱细化处理,从而提取到水声目标螺旋桨轴数。利用实测信号数据及仿真试验数据进行了分析验证。试验结果表明,该算法对于水声目标螺旋桨轴数的识别准确率可达80%以上,具有工程实用价值。

基于TMS320C54X DSK平台的Zoom-FFT的快速实现

重点介绍了基于复调制的细化FFT(ZFFT)的原理,并详细讨论了在TMS320C54XDSK平台上快速实现的方法。

ZOOM-FFT在水电机组振动信号分析中的应用

细化快速傅立叶变换可对信号频谱局部细化分析 .本文将其用于精细分析宽频带水电机组振动信号 ,仿真算例证明该技术方案有效。

基于Zoom-FFT的铁路信号异常检测系统设计

Zoom-FFT技术在最近几年在社会各个行业得到了广泛应用,尤其是在铁路信号的检测和处理上,更是取得了较好的效果,能够精准测量轨道移频信号的特征参数值,帮助列车实现数据信息的稳定传输。因此,本文重点对基于Zoom-FFT的铁路信号异常检测系统进行设计。设计A/D转换电路,在电路中进行信号检测传感单元,完成系统的硬件设计;设计Zoom-FFT下异常信号检测逻辑指令,依据指令完成Zoom-FFT模态移频铁路信号异常检测结构的创建,完成软件设计。最终的系统测试结果表明:相比于传统的读取检测组,本设计铁路信号异常检测系统得出的检测误差率相对较低,说明检测效果相对更好,具有实际的应用意义。

Zoom-FFT的改进、频谱反演与时-频局部化特性

回顾了经典连续分段序列Zoom-FFT方法.定义了时间分段序列的占空比Rms.分析了在实际应用中对Rms<1的时间分段序列的Zoom-FFT处理的需求并建立了处理这种序列的新方法.提出并证明了Rms为任意值的Zoom-FFT频谱反演回实际频谱的理论公式和修正公式.给出了对跳频信号进行Rms=1的Zoom-FFT处理和对话带信号进行Rms<1的Zoom-FFT处理并反演回实际频谱的例子.证明Zoom-FFT方法对解决信号快速搜索和粗分析与信号细节分析的矛盾有实用价值,间断分段序列的Zoom-FFT进一步提高了分析效率.最后讨论了Zoom-FFT具有类似于小波变换的时-频局部化特性问题.