基于FFT的航空发动机整机振动分量实时跟踪监视

依据DFF(离散傅立叶变换),FFT(快速傅立叶变换)、加窗等数字信号处理理论,以及复指数函数的相关性质,并结合目前国内航空发动机整机振动信号处理现状,提出了基于FFr的航空发动机整机振动分量跟踪监视方法.该方法首先将时域加速度振动信号分解为多个简谐振动合成结果,然后根据系统输人的转子转速信号,跟踪计算转子基频激起的简...     

基于非线性压缩变换的纤维增强复合薄板非线性阻尼的时域测试方法

提出了基于非线性压缩变换的纤维增强复合薄板非线性阻尼的时域测试方法。基于非线性压缩变换构造了理论分析信号,并推导获得了复合结构系统非线性阻尼的表达式,明确了从时域测试角度获取非线性阻尼参数的理论原理。编写了Matlab算法,并用数值算例证明了该算法的正确性。总结并概括出一套合理、规范的测试流程,并对TC500碳纤维/树脂基复合薄板进行了实际测试。实践证明,利用所提出的方法可以有效获得复合薄板在不同衰减时刻对应的阻尼参数,该方法可以用来定量评价不同振动幅值及频率下复合结构的非线性阻尼特性。      

一种虚拟信号分析仪的设计

介绍了虚拟信号分析仪的结构和现代信号的处理方法。基于傅立叶变换、短时傅立叶变换和小波变换,提出了一种虚拟信号分析仪的系统软件模块的实现方法。该方法利用这三种变换,对信号进行多次处理,能够得到信号的时域、频域和时频域信息,能够对信号进行降噪处理。实验表明,利用此分析仪,能够测量信号的周期、频率、瞬时频率、时频变换趋势和奇异点,并且能以图形的形式显示出来。     

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。     

短波信道下基于PSWF的非正弦时域正交信号调制解调实现

在对短波信道仿真模型进行了深入分析,并对非正弦时域正交信号的调制解调原理进行研究的基础上,利用Simulink软件对短波信道进行了仿真实现,构建了基于PSWF的非正弦时域正交信号的调制端和解调端。采用一种新的重构方法使小相对带宽PSWF脉冲的产生摆脱了Toeplitz矩阵求解的限制。在3~3.003 MHz频段内,实现了数据流的动态仿真。最后,给出了不同调制路数下的误码率曲线。     

GPS软件接收机的捕获与跟踪算法

研究了GPS软件接收机的捕获与跟踪算法。分析了时域串行滑动相关捕获算法和频域基于FFT的并行相关捕获算法,设计了适合GPS软件接收机的并行算法,实现了对空中可见卫星的捕获。针对GPS信号的特点,设计了基于DLL与PLL相结合方法的GPS跟踪算法。利用实测中频信号对上述捕获与跟踪算法进行了验证分析,测试结果表明,基于FFT的并行相关捕获算法能够有效增强软件接收机的捕获能力,采用DLL与PLL相结合的方法能够实现对GPS信号的有效跟踪。     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理，利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值，达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

基于周期FRFT的多分量LFMCW雷达信号分离

 多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT和FRFT之间的关系,讨论了LFMCW信号的PFRFT特征。然后给出了一种离散PFRFT的计算方法,结合周期分数阶Fourier域(PFRFD)的窄带滤波和CLEAN算法实现了多分量LFMCW信号的分离。仿真结果表明:①PFRFT的计算效率较周期Wigner-Hough变换(PWHT)具有明显优势;②LFMCW信号分量在特定PFRFD中具有能量峰值,分离后能较好保留时频特征;③当两个LFMCW信号分量的功率相差较大时,适合在PFRFD分离,反之适合在时域分离;④当信噪比(SNR)为0 dB时,两个具有相同功率的LFMCW信号分量分离后,与初始信号分量的相关系数都达到了0.9以上。     

一种瞬时大带宽DRFM系统的信道化设计

为实现宽带雷达回波信号的模拟生成,通常采用基于信道化技术的射频存储(DRFM)系统。在信道化DRFM系统中,不合理的信道划分方案和多相滤波器设计会导致频谱混叠、频谱分量缺失和幅度失真。文章提出了一种相邻信道频谱有50%交叠的信道划分方法,并对信道化滤波器组进行了优化设计。在此基础上,给出了一种瞬时大带宽DRFM系统的实现方案。仿真结果表明,文章提出的设计方案可以实现Nyquist采样带宽内雷达信号的射频存储和模拟转发,且具有较小的幅度失真,可以满足瞬时大带宽雷达回波信号的模拟需求。     

基于小波变换的 ICA盲源分离算法

针对ICA算法不能直接应用于单通道盲分离的问题,提出了基于小波变换的ICA盲源分离算法。该算法结合小波变换对基于信息论的ICA算法进行了改进并应用在单通道盲分离中。仿真结果给出了分离后信号的波形,经检验其相似程度,分离后信号的波形与源信号的波形较为接近。     

一种基于时频分析的欠定盲源分离算法

针对欠定盲源分离,提出了基于时频域信源数估计的盲源分离算法。通过短时傅里叶变换将信号变换至时频域进行分析。在混合矩阵估计环节,根据源信号稀疏性的假设,在时频域利用信号的时间频率比,确定与源信号对应的混合向量。在混合向量聚类过程中,利用同类向量间的距离以及向量不同聚类间的解析度,提出一种信源数估计方法,解决了在聚类算法中假设信源数已知的问题。在源信号分离环节,利用时频子空间中接收信号相关矩阵对角线元素与剩余元素的比值,提出一种子空间信源数估计算法,通过确定信源数,将子空间中欠定模型转换为超定或正定模型,以完成源信号分离。仿真证明算法对混合矩阵估计的正确性以及信号分离的可靠性。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

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。     

基于时域有限差分的渐变温信号传输模型

建立了一种基于时域有限差分(FDTD)的渐变温信号传输模型,利用迭代求解实现了传输导线在不同时间受不同温度影响的仿真分析.结果表明:测试信号的时域平均电压幅值随温度的升高而逐渐衰减,在573K时,电压幅值仅为303K时的90%左右,衰减幅度近10%.设计了一种渐变温环境下的振动测试试验,所得的输出信号的自功率谱峰值和时域平均电压幅值均随温度升高而减少,试验结果与仿真分析结果一致.此研究结果有助于提高振动测试的准确性.      

车刀破损时刀杆振动信号特征的研究

 实验发现,车刀破损时低频率范围内时域信号的变化总是很明显,而宽频率范围内时域信号的变化则不一定明显。本文提出用低频率范围内时域信号的变化来监测车刀破损,经验证,可在20ms内检测出刀具的破损。     

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

存在外部干扰的网络控制系统故障检测和优化

针对存在时延和丢包的网络控制系统,研究了系统的故障检测滤波器设计和优化设计问题.通过泰勒展开将未知时延处理成外界干扰,采用伯努利随机过程来描述丢包现象.设计观测器产生残差信号,将故障检测问题转化为H∞滤波问题.通过Lyapunov函数方法分析了系统的稳定性.以线性矩阵不等式的形式给出了滤波器存在的充分条件和求解方法.为进一步提高系统对故障信号的灵敏度,采用了一种优化设计方法对故障检测系统进行了优化.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

A Parametric Technique for Time Delay Estimation

The problem of estimating the time difference of arrival of a signal with unknown spectrum to two receivers is treated. A signal model containing both spectral and delay parameters is derived. The model parameters are computed by a two-step procedure: (1) the modified Yule-Walker equations are used to estimate the autoregressive spectrum of the source signal, and (2) a frequency domain squared error criterion is minimized to provide the delay estimate. The performance of the proposed technique is illustrated by simulation results.