基于正交小波变换的动态系统的故障检测

利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断.     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于局部均值分解的齿轮振动信号分析与研究

齿轮振动信号常表现出明显的非线性和非平稳特征。为有效提取齿轮振动信号的特征信息,将自适应信号分解方法——局部均值分解用于齿轮振动信号的分析。使用局部均值分解对三种状态的齿轮振动信号进行分解,得到一组PF分量,并对PF分量进行频谱分析。分析结果表明,局部均值分解完成了对齿轮振动信号的有效分解,各PF分量的幅值谱获得了不同状态齿轮振动信号的特征谱线,实现了对齿轮状态特征的准确提取。     

附面阻尼随频率变化的复合材料层合结构非平稳随机振动分析

 提出了对敷设粘弹性阻尼层的复合材料层合结构非平稳随机振动分析的高效精确算法。考虑了粘弹性阻尼材料对激振频率的依赖性及Adams提出的复合材料层合结构的阻尼模型。为解决依赖频率变化的非经典阻尼的复杂结构，结合实模态降阶直接解法对虚拟激励法做了相应的发展，并采用精细积分法高效精确地求解了随机振动方程。以国产有限元程序系统DDJ为平台开发了相应的程序,并对波音737客机的水平尾翼的复合材料安定面结构进行模拟研究，从复杂的计算及合理的结论可以看出，本文中所提出的方法对于这类十分复杂复合材料结构的非平稳随机振动分析十分有效。     

连续变速颤振试验的自适应粒子滤波算法

连续变速颤振试验的采集信号通常为非平稳信号,其频率和幅值随时间变化,尤其在亚临界状态下, 变化程度十分剧烈。常用的非平稳信号时变参数建模分析方法,在信号非平稳程度较高的情况下难以对信号 的模态进行准确地分析和跟踪。为了解决这一问题,结合信号非平稳度量计算方法,提出一种改进的自适应粒 子滤波算法,并通过仿真实验数据对所提算法在高非平稳度情况下的跟踪性能进行验证。结果表明:与一般粒 子滤波算法相比,本文方法在高非平稳度情况下具有更高的跟踪精度。     

敷设黏弹性阻尼层的复合材料结构非平稳随机振动分析

提出了对敷设黏弹性阻尼层的复合材料层合结构非平稳随机振动分析的高效精确算法.考虑了黏弹性阻尼材料对激振频率的依赖性及Adams提出的复合材料层合结构的阻尼模型.为解决依赖频率变化的非经典阻尼的复杂结构,结合实模态降阶直接解法对虚拟激励法做了相应的发展,并采用精细积分法高效精确地求解了随机振动方程.以国产有限元程序系统DDJ为平台开发了相应的程序,并对某飞机的水平尾翼的复合材料安定面结构进行模拟研究,从复杂的计算及合理的结论可以看出,本文中所提出的方法对于这类十分复杂复合材料结构在航空领域的非平稳随机振动分析十分有效.     

用小波变换对机匣处理抑制旋转失速的机理研究

本文利用小波变换对轴流压气机旋转失速时的压力信号进行时频分析。通过Ｍｏｒｌｅｔ连续小波变换,详细分析压气机失稳过程中非定常信号的变化,并研究旋转失速初始扰动信号在处理机匣气室中的局部行为。通过对比实壁机匣与处理机匣的失速初始信号相干波形的结构特性,发现不同机匣结构对相干波形结构中压力脉动信号的不同影响,提出处理机匣抑制旋转失速初始扰动发展的机理。     

基于广义S变换的图像局部时频分析

 非平稳信号具有良好的时频局部特性,但是使用一些常规的信号处理方法对其进行时频分析具有一定难度。为了解决这一难题,引入基于广义S变换的时频分析方法来进行一维和二维空间非平稳信号的时频分析。同时,为避开对图像直接进行S变换带来的大时间开销和运算难度,选用不同尺度的局部窗口将二维图像转化成一维信号进行处理,再分别利用基本S变换和时频分辨率可调的广义S变换进行算法仿真和时频分析。试验结果表明,广义S变换比基本S变换具有更灵活的时频聚焦性。     

应用时变参数建模方法辨识时变模态参数

 应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模。通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识。结合信号时频变换确定模型阶次, 通过时变的伯格尔( Bur g) 算法对时变的自回归(AR) 模型系数和时变结构模态频率进行了估算。通过对刚度随时间变化的三自由度系统模态频率的仿真辨识, 验证了辨识方法的有效性。     

一种用于FTPVS数据处理的非平稳度定义

为解决非平稳程度量化问题及优化非平稳信号处理方法的精度,针对试验数据特点,提出了一种基于时频分析的非平稳度定义方法,使得处理方法的各项参数能够随非平稳度变化进行实时调整,从而提高数据处理结果的精度。通过仿真试验,对非平稳度定义的合理性和实用性进行了研究,并通过风洞试验及飞行试验的数据处理证实了其工程实用性及对非平稳数据处理方法精度的影响。试验结果表明,所提出的非平稳度不仅可以可信地表征信号非平稳程度,而且还可以辅助提高FTPVS数据处理结果的精度。     

基于阶次小波包的转子加速阶段振动故障研究

针对发动机转子在加速阶段的振动信号为非稳态、且该阶段的振动信号无法直接使用谱分析等技术处理的问题,提出了利用改进的阶次跟踪分析技术对信号进行等角度重采样,将时域非稳态信号转换为角域稳态信号,然后对信号进行小波包分析及能量特征向量提取。结果表明,利用阶次小波包方法可以很好地处理变速振动信号,效果好于直接使用小波包分析非稳态的时域信号,计算后的结果可用于进一步的数据处理。     

Stationary non-Gaussian random vibration control: A review

This paper presents a review of the various methods for the stationary non-Gaussian random vibration control. Random vibration tests can be divided, according to the number of exciters, in single-shaker tests and multiple-shaker tests. In the stationary non-Gaussian random vibration test, the time and frequency domain characteristics of the responses should be controlled independently and simultaneously. Skewness and kurtosis are usually selected as the non-Gaussian time control references (targets) while power spectral density is the frequency domain control procedure before it recalls the concepts of non-Gaussianity. Then, the generation of a one frame stationary non-Gaussian random signal for both the single and multiple shakers are reviewed. The commonly used methods for the single non-Gaussian random signal generation in the random vibration test are memoryless nonlinear transformation, phase modification and Filtered Poisson process. For the multiple-shaker case, the sequential phase modification and memoryless nonlinear transformation are used to generate one frame coupled multi-channel non-Gaussian random signal. In order to obtain a stationary and consecutive dynamic input, the time domain randomization procedure is introduced with high computational efficiency and its influences on the skewness and kurtosis are analyzed. Finally, two existing problems in the non-Gaussian random vibration control are addressed.     

具有时变刚度传动误差及间隙的齿轮系统动力学分析

建立了 ４ 自由度的直齿圆柱齿轮系统的非线性动力学方程。该方程包含了时变啮合刚度、传动误差及间隙。利用齿轮结构的旋转对称性,提出了用一个啮合齿对上的参数表示其它啮合齿对上参数的方法。为了求解方程,提出了一种有效的数值方法——基于打靶法的局部参数化延拓法。该方法不但能够得到非线性振动微分方程的周期解,而且特别适合处理含奇异点的非线性特征值问题。最后给出了一个数值计算示例。     

相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

Detection Performance of a Mean-Level Threshold

The problem of detecting signals in nonstationary clutter is met by presenting a mean-level or adaptive threshold which adjusts to the changing background level. Such a threshold performs better than a fixed threshold that must be set for the highest amplitude clutter. However, the mean-level threshold does not perform as well for stationary noise as a fixed threshold set at the proper value. One measure of effectiveness of an adaptive threshold is its performance in stationary noise (compared to the optimum fixed threshold) for a specified speed of response. For the mean-level threshold, a simple mathematical solution is found for the detection probability when the noise is stationary and the signal scintillates rapidly. The performance is evaluated for a wide range of mean-level-threshold time constants and for several false-alarm probabilities. The results are presented graphically. As an example, the mean-level threshold suffers 3 dB in detectability (equivalent signal-to-noise ratio) in the presence of stationary noise as compared to the optimum fixed threshold for 50-percent probability of detection, false-alarm probability of 10-8, and an adjustment time of 15 times the signal duration.     

基于小波域维纳滤波的激光陀螺数据处理研究

针对激光陀螺随机漂移数据的非平稳特性,设计了小波滤波器,使经小波滤波后的数据近似成为平稳序列,并进行了相应的平稳性检验.在小波变换的基础上,结合维纳滤波器处理平稳信号能力强的特点,提出了一种小波域维纳滤波法.仿真试验表明,此方法更显有效性.     

Reactant jetting in unstable detonation

We note the common existence of a supersonic jet structure locally embedded within a surrounding transonic flow field in the hitherto unrelated phenomena of unstable gaseous detonation and hypervelocity blunt body shock wave interaction. Extending prior results that demonstrate the consequences of reduced endothermic reaction rate for the supersonic jet fluid in the blunt body case, we provide an explanation for observations of locally reduced OH PLIF signal in images of the keystone reaction zone structure of weakly unstable detonations. Modeling these flow features as exothermically reacting jets with similarly reduced reaction rates, we demonstrate a mechanism for jetting of bulk pockets of unreacted fluid with potentially differing kinetic pathways into the region behind the primary detonation front of strongly unstable mixtures. We examine the impact of mono-atomic and diatomic diluents on transverse structure. The results yield insight into the mechanisms of transition and characteristic features of both weakly and strongly unstable mixtures.     

一种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法

针对如何在时频域降低干扰噪声对椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号时频域分布特性的影响,引入精细滤波,提出了 1种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法。仿真结果表明,所提方法在时频域以能量峰值点为基准,构造以距离为依据的滤波算子调节参数,能够有效抑制噪声对 PSWFs信号时频域分布特 性的影响,提高信号局部区域的能量聚集性。     

A Suboptimum Rank Test for Nonparametric Radar Detection

The optimum rank detector structure, in the Neyman-Pearson sense and under Gaussian noise conditions, is approximated by a suboptimum structure that depends on an adjustable parameter. This new rank detector, which operates on radar video signal, includes other well-known detectors as particular cases. The asymptotic relative efficiency (ARE) of the proposed rank detector is computed, with its maximum value the ARE of the locally optimum rank detector (LORD). The detection probability versus signal-to-noise ratio, and the effects of interfering targets are also calculated by Monte-Carlo simulations for different parameter values.