结合EEMD的噪声对消方法在遥测振动信号降噪中的应用

针对传统降噪方法难以兼顾飞行器遥测振动信号中细节信息损失和降噪性能之间的矛盾,提出一种集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和噪声对消相结合的降噪方法。信号经EEMD处理得到本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),将第1阶IMF分量和其余IMF分量的累加和分别作为参考噪声和待降噪信号;利用核方法将信号映射到高维特征空间,利用映射到高维空间中的参考噪声和待降噪信号进行噪声对消。计算机仿真结果表明:该方法在避免信号细节信息损失的前提下具有良好的降噪性能,某次飞行器试验中实测数据处理结果证明方法有效和实用。

基于改进小波包变换的机械臂振动信号噪声自动去除研究

在机械臂的运动过程中,各部件之间的摩擦、碰撞以及结构上的共振效应产生了不同频率和幅度的振动,同时振动通过机械臂的结构传递到外部,进而形成噪声。为此,提出基于改进小波包变换的机械臂振动信号噪声自动去除研究。采集机械臂振动信号作为分析的基础数据,并利用小波包变换对机械臂振动信号进行分解,得到不同频率范围内的有用信号和噪声信号。在分解的基础上,结合机械臂振动信号的特点,基于改进小波包变换确定去噪阈值函数,结合数学形态学滤波技术,精确识别并自动去除振动信号中的噪声成分。结果表明,研究方法有效消除了机械臂振动信号中的噪声,能够得到机械臂中更纯净的信号,具有实际应用价值。

基于SVD降噪的经验模式分解及其工程应用

提出了一种基于奇异值分解降噪的机械设备振动型号经验模式分解方法,该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解奇异值的奇异熵确定降噪阶次,最后利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量。对滤波前和滤波后的工业现场振动信号进行了经验模式分解,分析结果表明奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的故障特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量具有更明确的物理意义,有利于对设备故障进行精确诊断。

新的基于小波变换的振动信号消噪方法

噪声消除是小波变换最成功的应用之一,其基本思想是将信号的小波变换系数与给定的门限比较,保留比门限大的系数,而将其他的置零,然后进行小波重构。这种小波变换消噪方法很可能将信号中一些有用的小能量分量当成噪声消除。根据旋转机械振动信号的循环平稳性特征,提出了一种新的基于小波变换的振动信号消噪方法,并用数字试验信号和碰摩试验振动信号对新消噪方法和Matlab提供的小波消噪方法的性能进行了比较测试。结果表明,在振动信号消噪方面,新方法相比传统的小波消噪方法有更好的性能,能够有效地抑制信号中处于各频段的噪声分量。

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多 ,但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此 ,提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合 :对被测信号进行自相关或互相关处理 ,之后进行小波包阈值消噪处理 ,对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理 ,最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明 ,该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力 ,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。

短时能量分析法在断路器机械状态监测中的应用

针对断路器机械特性在线监测中触头关合时刻难以获取的缺点 ,研究了短时能量法在断路器机械振动信号分析中的应用 .通过定量分析指出 ,短时能量法的优点在于有效提高了信噪比 ,可以从现场复杂的噪声环境中提取出振动事件的起始时间 .试验中将该方法应用于ZN12 35型真空断路器的合闸振动信号分析 ,准确得到了空载情况下三相触头的闭合时刻 ,从而计算出不同机械状态下的合闸同期性与合闸时间等状态参数 .在关合单相短路电流的情况下测试了VS1 12型真空断路器的合闸振动信号 ,分析了不同短路电流对振动信号测量及合闸同期性的影响 ,进一步验证了短时能量分析法的有效性和准确性 .试验结果表明 ,在选择合适的窗函数的基础上 ,短时能量分析法的测量精度能达到 0 2ms .

小波包算法在柴油机振声征兆提纯中的应用

将小波包技术引入柴油机振声征兆提纯的应用研究中 ,分析了小波包分解得到的 Paley列存在的频率混叠现象的原因 ,给出了相应的小波包移频算法 .该算法可以极大地抑制信号中的噪声、提高信噪比、有效地提取出信号的特征参数 .对 1 90系列柴油机的实验研究表明 :该算法在柴油机等往复机械振声征兆提纯及其动态诊断中具有工程有效性和实用性 .

利用时延相关解调法诊断滚动轴承的故障

为诊断滚动轴承的故障,常常对其振动信号进行包络解调,以获取故障特征。但所测振动信号中,包含大量的噪声,严重地影响解调结果,使得滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,利用时延相关解调法以实现降噪解调。该方法利用相关函数的降噪特性,首先对振动信号进行相关分析,得信号的自相关函数。然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声影响,再进行Hilbert变换,以求得解调结果。实验证明在滚动轴承故障诊断中时延相关解调法与直接解调法相比,噪声影响大幅减小,故障信息得以凸现。

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.

双平行梁谷物流量传感器振动噪声消除方法

为消除振动噪声对谷物流量传感器的影响,设计了双平行梁结构的冲量式流量传感器并搭建了相应的流量传感器试验台,通过实时测量试验台的粮箱质量为流量传感器标定提供实际流量数据。分别提取了参考平行梁和测量平行梁输出信号中的谷物冲击谐波信号,然后以处理后的参考平行梁信号来自适应对消测量平行梁信号中的机身振动噪声。试验结果表明,在试验台处于最大振动条件下,流量传感器最大相对误差小于1.9%,显示了振动噪声消除方法的有效性。

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.

盲卷积分离及其在机械振动信号消噪中的应用研究

盲源分离应用于机械振动信号的预处理中,提供了一个新的处理机制,在机械状态监测和故障诊断中具有一定的价值。本文研究了盲卷积分离的理论,提出了基于限值VQM检验控制准则的盲分离算法,根据机械振动信号的特点探讨了该方法在机械振动信号瞬态成分和噪声卷积混叠信号分离中的应用,有效地提取了瞬态成分,表明了算法的有效性。

多维ARX模型在高层建筑模态识别中的应用

针对高层建筑模态识别具有激励难以实现、噪声影响大等特点,从状态空间理论出发,建立了多维ARX模型,运用极大似然法估计ARX模型参数,推得结构的模态参数。采用线性滤波器法对白噪声进行滤波,模拟脉动风的作用,分析了不同噪信比和不同模型阶次对固有频率、阻尼比和振型的影响。结果表明,多维ARX模型适合于高层结构在线识别,特别适用干结构振型的识别,具有很强的抗噪声能力。

采用离子电流法与机体振动法检测爆震的比较

在试验中 ,采用离子电流法和机体振动法同时检测发动机的爆震 ,采用双通道示波器同时记录离子电流法和机体振动法检测到的信号 ,并通过波形对比和快速傅里叶变换对信号进行分析和比较 .结果表明 :2种方法均可以准确实现爆震测量 ;相对于机体振动法而言 ,离子电流法具有安装方便、信噪比高、信号处理简单、测量准确、成本低廉等优点 ,是一种具有应用潜力的新技术 .

基于时频域模型的噪声故障诊断

为了避免传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率的麻烦,采用一种基于内燃机工作噪声信号和时频域分析的方法。首先讨论了对内燃机噪声信号进行小波包络谱分析,得到可以判断主轴承磨损故障的特征频率。然后,进一步阐述了采用噪声信号小波包分解,可得到包含更多故障信息时-频分布图。基于此,运用图像处理技术建立基于图像匹配的内燃机主轴承诊断模型。结果表明此方法简单有效,充分利用了故障信息。

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。

辐射成像中射线源低频震动对图像影响的研究

对一种大型辐射成像系统———TCM SCAN系统成像过程中射线源震动的影响进行建模 ,从理论上对这种影响进行分析 ,得出射线源震动给图像带来的噪声是乘法性噪声 ,并确定了噪声的频谱特性。同时设计了验证噪声特性的实验 ,理论与实验符合较好。

大、中型柴油机动态诊断的实用途径与策略Ⅰ——动态征兆分析与提纯

本文是作者进行１９０系列柴油机振声诊断系列研究的归纳和综述，全文分为动态征兆分析与提纯（Ⅰ）与多参数特征差别与决策（Ⅱ）两部分。第一部分中，作者在对源于激励及振动传播路径的机械故障深入分析的基础上，对同态数字滤波、梳状滤波及保相选带数字滤波等分析方法的适用范围进行了分析和讨论，对大、中型柴油机诊断中振声等动态征兆提纯方法进行了归纳和探讨。

振动信号数值积分分析及积分误差分离方法研究

利用加速度传感器可以测试振动的加速度信号,再通过数值积分方法可以获得振动速度、位移,但随着测试时间增加数值积分存在积分误差迅速增大问题,致使速度、位移信号严重偏离实际结果。对数值积分误差进行分析,设计一种基于经验模态分解(EMD)的积分误差分离方法,可以有效解决这类问题,通过仿真和实验验证了本方法的有效性。

船体弹性支撑轴故障检测方法

船体弹性支撑轴故障检测信号很容易受到信号噪声的干扰,导致故障检测结果不理想。对此设计了具有降噪性质的船体弹性支撑轴故障检测方法。根据力学振动相关理论,搭建受力作用下船体支撑轴力学模型,明确各截面受力关系,采集计算弹性支撑轴检测参数,获取信号特征频率,利用时域平均法对检测信号进行去噪操作,提高信噪比,引入能量因子相关理论,将去噪后的信号以文本格式读取到Matlab中,划分大量数据点位,确定能量因子值参数,将信号EI值稳定在1.45~1.50之间,突出故障特征,最终提取数据点位特性信号进行重组合并,获取最终检测结果。经过仿真实验可以肯定与传统方法相比,该检测方法获取到的裂纹故障信号信噪比提高29%,磨损故障信号信噪比提高32%,可以证明该方法的有效性。