基于互补集合平均经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

针对集合经验模态分解(EEMD)的机械故障诊断方法中存在的不足,即其加入的白噪声不能完全被中和。为了克服其不足,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承故障诊断方法,提出的方法很好地克服了EEMD中存在的不足,有效地消除了IMF中的残留噪声。仿真结果表明:提出的方法明显优于EEMD方法,可以减少重构误差,提取较为准确的IMF分量。最后,将CEEMD方法应用到滚动轴承故障诊断中,实验结果表明,CEEMD方法能准确的提取滚动轴承的特征故障频率。     

基于小波分解的模极大值算法在钛合金超声检测信号去噪中的应用

本文针对钛合金超声检测信号中普遍存在的噪声过大、信噪比过低的现象，结合钛合金超声检测信号与材料散射噪声信号的产生特点，构造了一组数学模型，并提出了基于小波分解的一种改进的模极大值去噪算法。该算法利用小波分解中的低频系数来确定信号位置，在高频各尺度系数的对应位置寻找相应的频率信息。以达到提取信号去除噪声的目的。实例分析表明：该模型能基本反映超声检测信号的特点，而且此算法对钛合金超声检测信号去噪效果比较理想。     

时序多相关-经验模式分解方法及其对车辆振动信号的分析

振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。     

基于ALIF和FWEO的滚动轴承故障特征提取方法

针对传统算法难以准确提取强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了基于ALIF(自适应局部迭代滤波)和FWEO(频率加权能量算子)的故障特征提取方法。利用ALIF将故障信号分解为若干I分量,通过计算不同I分量的峭度值及与原始信号的相关系数,筛选出与原始信号相关性最大的2个I分量进行重构,并利用FWEO进行解调,最终得到重构信号的能量谱图来实现轴承故障特征信息的提取,并与基于传统算法EMD和FWEO的方法进行对比,仿真和实验结果表明,该方法在故障信息提取方面的能力更优,对滚动轴承的故障诊断也更有优势。     

基于正交小波变换的噪声下1/f类分形信号的恢复

为了恢复噪声背号下的分数布朗运动．采用正交小波对混有噪声的分数布朗运动的增量进行分解，在线性最小方差估计准则的基础上估计出“细节”小波系数和“近似”小波系数，并重构离散分数高斯噪声，从而得到要提取的分数布朗运动。在仿真中，说明了“近似”小波系数对重构信号的重要性，并以恢复出的分数布朗运动的最小均方误差mse和自相似参数的方均根误差rms为指标说明了本文方法的有效性和优越性。     

固体火箭发动机喷流噪声测量及声场分析

为了研究分析固体火箭发动机喷流噪声特性及其声场分布规律,设计实验发动机,采用LMS数据采集系统及噪声处理软件通过传感器对固体火箭发动机喷流噪声进行实验采集和测量分析.实验结果表明:同一测量位置处,随着推进剂燃温的降低,噪声峰值降低;随着燃烧室压力及喷管出口马赫数的增高,噪声峰值升高;该实验工况下,发动机喷流噪声声压级分布在120~140dB,峰值频率4500~5000Hz.实验结果对固体火箭发动机喷流噪声场的预测提供了实验依据.     

基于EE MD气液两相流差压信号时频分析

为研究气液两相流流动过程的动态特性,采用V形内锥作为测量装置,通过高频差压变送器获得不同流型下的动态信号,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)的气液两相流时频分析方法。通过对不同流型下的气液两相流的差压信号进行分析,研究了气液两相流的流动机理,为气液两相流流型及流量的准确测量奠定理论基础。分析发现EEMD的抗混分解能力很好,可以准确地提取两相流差压信号的频率成分及其时变情况,为今后两相流的识别提供理论基础,具有较高的工程应用价值。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

运载火箭整流罩内声场空间相关特性研究

运载火箭起飞段发动机喷流经过导流槽、发射台产生的噪声载荷会对地面发射设备造成一定的破坏,由噪声引发的振动对于运载火箭自身也会造成严重影响。总声压级、声功率谱密度及空间相关系数3个参数可描述完整的噪声场,但空间相关系数关注很少。由于空间相关特性的差异,同一声压级不同性质的噪声场在结构上产生的振动响应不同。从噪声场空间相关的基础理论出发,给出了空间相关理论曲线,研究了混响室空间相关特性;以某型号运载火箭整流罩为研究对象,开展星箭系统级噪声试验,获取了运载火箭表面声场分布规律,并基于试验数据研究了空间相关归一化表征方法,对比分析了混响室和整流罩内声场特性,结果表明整流罩内声场与混响声场空间相关特性接近,为运载火箭载荷与环境设计提供输入,为整流罩及有效载荷噪声环境试验方案设计提供支持。     

基于超声导波波束成形的缺陷反演方法研究

利用超声导波对板结构中的缺陷进行反演可以确定缺陷的位置和形状信息，针对走时成像方法在低频范围内效果不佳的问题，提出一种基于波动场的超声导波缺陷反演成像方法。根据波动方程推导出波束成形成像原理，利用Born近似下的散射场数据对成像区域像素点的值进行相干叠加，得到缺陷的位置和形状。再通过波束成形与傅里叶衍射定理在频域的映射关系，将波束成形的结果转化为衍射层析成像图像，得到了更为清晰的反演图像。针对衍射层析成像中存在伪影和噪声的问题，利用二维变分模态分解（Two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD）方法对图像进行降噪处理，有效去除了伪影和缺陷轮廓边缘的毛刺，进一步提高了成像分辨率。反演结果表明该方法可以较为准确地重构出铝板上减薄缺陷的位置、大小和形状，具有较高的分辨率。     

一种辐射噪声源快速重构与机理描述方法

针对现有辐射电磁兼容标准测试方法仅能得到辐射总噪声,而无法诊断辐射噪声机理,利用盲源信号分离算法进行辐射噪声源分析与定位,并结合近场波阻抗理论实现辐射噪声机理诊断。理论与实验结果表明,采用文中方法可提取辐射噪声源特性,抑制辐射噪声,并通过GB 9254 Class B标准,从而验证方法的有效性。     

边界层转捩测量的实验研究

本文通过实验研究了边界层转捩测量的一些方法和流场扰动对它们的影响,结果指出随机信号的均方根值在转捩过程中变化率较大,指示明确稳定,是测量转捩较准确有效的一种方法。同时,本文还研究了气流湍流度和噪声对边界层转捩区内最大扰动层的影响,指出这时在转捩区内仍存在最大扰动层,它位于 h≤0.2δ。最后提出:为提高转捩位置测量的精确度,必须进一步研究确定一个公认的转捩起、迄点的标记。     

基于小波变换的余度敏感器结构故障诊断方法

对于导航系统中余度敏感器结构的故障诊断，本文讨论了基于小波变换的直接比较测量的诊断方法。根据小波变换的时频特性和信号边沿检测的原理，采用小波db5对敏感器的输出信号直接进行六层分解，并在相应分解层上进行重构，根据重构的信号对余度敏感器结构进行故障检测，定位和隔离，仿真结果表明，这种方法不仅可以检测出故障，故障的类型和故障发生的时间，而且灵敏度高，对噪声具有较好的鲁棒性，为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。     

基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究

通过声发射检测技术对铁路重载货车滚动轴承故障进行不解体诊断,利用小波包分析技术对采集到的声发射信号进行分解和重构,提取故障信号的能量特征向量,将处理后的特征向量输入到BP神经网络进行滚动轴承故障模式识别,进而判断轴承是否发生故障以及故障的类型。经过使用大量的实际滚动轴承实验数据进行验证,其结果都表明了使用本文的方法的有效性。     

基于局部Neymark分解的混沌信号与噪声的分离方法

从动力系统和几何的观点出发,提出了基于局部Ｎｅｙｍａｒｋ分解的混沌信号与噪声的分离方法。该方法在一个局部的轨道空间内进行Ｎｅｙｍａｒｋ分解,重构时消除由噪声引起的在某些方向上的错误分量,接着进行反嵌入,使得这一由于噪声影响而发生畸变的局部轨道得以纠正,达到混沌信号与噪声分离（以下简称混沌滤波）的目的,并对其中的反嵌入问题作了较为深入的讨论,仿真实验表明了本方法的有效性。     

强反射和噪声干扰下的脉冲声源成像方法

针对强反射和背景噪声给脉冲声源成像定位辨识带来干扰的问题,本文以波束形成算法为基础,提出一种在强反射和噪声干扰下的脉冲声源成像方法。不同于常规的有效值输出模式的波束形成方法,本文在将各传声器阵列信号时延叠加后,以叠加信号的最大绝对值作为波束形成的输出,能够提高波束形成方法在强反射和背景噪声干扰下对脉冲声源定位辨识的灵敏度。通过在具有强反射和背景噪声干扰环境下的脉冲声源成像定位实验验证了方法的有效性。     

基于非线性规划的混响环境声场复现

本文从能量的角度提出增益矩阵的定义并对混响系统进行建模,准确描述系统中声源激励信号与传声器测点响应信号间的耦合关系;引入非线性规划对限定取值范围的驱动信号求解,计算出合理驱动的同时尽可能准确地复现声场;采用根据误差加权的目标函数均衡各通道误差,进一步优化声场复现的精度,最终实现混响环境下的声场复现。     

高温结构激光扫描模态测试的降噪与参数识别

针对高温结构激光扫描模态测试中存在的噪声问题,提出了一种基于模态峰值汉克尔奇异值分解的降噪处理与模态参数识别方法。首先,将测试得到的频率响应函数(Frequency Response Function(FRF))经过FFT逆变换得到对应的时间域脉冲响应函数(Impulse Response Function(IRF)),并通过汉克尔奇异值分解(Hankel Singular Value Decomposition (HSVD)),进一步将脉冲响应函数转化为按能量从大到小顺序排列的一系列分量信号组合;其次,以恢复所有关心的模态峰值为基准,将分量信号从前到后累加,并在所关心的模态峰值完全恢复后,将剩余分量信号当作噪声舍弃掉;该步骤会去除掉信号中包含的大部分噪声,但仍会有一些残余噪声不可避免地被恢复;再次,对步骤二中提取得到的分量信号,采用基于模态峰值频率通带的迭代选取进行二次滤波,以分离出属于模态峰值的分量信号,进而将它们累加为降噪后的IRF信号,并转换至频域以获取降噪后FRF信号;最后,对降噪后的频响函数进行模态辨识以提取模态参数。本方法应用于600度高温环境下一个直板叶片的激光扫描模态测试数据的处理,结果表明频响函数中的噪声被有效滤去,模态参数可准确地提取,显示了方法的有效性和优越性。     

用遥测数据识别飞行外声场

给出了一种用遥测数据通过混响室噪声试验识别飞行外声场的方法,并提供了一个实例。该方法以遥测加速度功率谱为控制谱,以遥测点为响应测量点,通过噪声试验调节外声场声谱,使测量点的响应与控制谱一致,识别出飞行外声场。共识别了起飞段和跨音速段两种外声场。实例给出了某火箭某次遥测数据及识别外声场,并将识别外声场与该火箭另次飞行的实测外声场进行了比较。比较表明,识别外声场与实测外声场总声压级最大相差5.2dB,谱型振动能量分布存在较大差别。作为有限条件下(仅有遥测数据)获取外声场的一种方法,并以此外声场作为输入载荷对试件进行故障分析和振动环境获取,从飞行结果看,该方法是可行有效的。     

非高斯随机振动的分析基础

本文试图建立非高斯随机振动综合的分析基础。分析了基于运载火箭外场振动环境的形成机理,用乘积模型关联了非高斯随机波形的表征、分解与重构。典型的振动载荷包括火箭噪声、压力振荡和路面不平引起的随机振动。时间历程的功率谱、峭度和跌宕周期作为形成非高斯随机波形的控制参数。通过以累积损伤为判据的数字仿真,比较了不同重构信号的模拟程度。结果表明基于β分布随机数排序生成非高斯振动的模拟效果与原信号的最接近。