齿轮故障诊断的时延相关解调法

为诊断齿轮与滚动轴承的故障,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,使得齿轮或滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,本文提出了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。本文进行了仿真信号验证和实验验证,证明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Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征，去除无关IMF分量的影响。      

基于IHT的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法

针对传统解调方法在滚动轴承振动信号故障特征提取中的局限性,在迭代Hilbert变换和共振解调技术基础上,提出了一种新的基于迭代希尔伯特变换(iterated Hilbert transform,简称IHT)的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法.采用IHT将原始振动信号分解为若干个含有故障特征信息的包络幅值分量,然后用共振解调法去除残余的高频干扰噪声并求得各个包络分量的倍频谱,利用轴承理论故障频率与共振解调得到的各倍频进行对比分析,诊断出滚动轴承相应的故障类型.轴承故障实例诊断分析结果表明该方法能有效地提取轴承故障特征.      

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

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.      

基于优化信噪比算法的航空发动机振动信号分离

为克服噪声对航空发动机振动信号的影响,提出一种优化信噪比的航空发动机振动信号分离方法,其通过建立时延自相关目标函数,对最大信噪比盲源分离算法进行优化。利用该方法,对航空发动机仿真混叠振动信号进行分析,分离后的信号频谱与源信号一致;对具有故障的实测航空发动机振动信号进行分离,成功分离出不同故障的振动特征。本文提出的方法为航空发动机振动信号的监测和故障诊断,提供了一种新的思路。     

基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法

结合Hilbert-Huang变换和盲源分离的优点,提出一种基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行EMD分解（经验模态分解）,得出各个本征模态函数IMF,并对IMF进行包络解调,然后用盲源分离方法对所得到的解调信号进行盲源分离,最后对盲分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出滚动轴承的故障特征频率。本文建立了转子-滚动轴承故障实验台,模拟了滚动轴承耦合故障,应用本文方法进行了实例分析,结果充分表明了本文方法较单一Hilber-Huang变换具有更好的降噪能力,更加突出了滚动轴承故障特征。     

齿轮箱中滚动轴承的故障诊断

提出了一种基于自适应除噪技术(ANC)和共振解调技术(DRT)的齿轮箱中滚动轴承的故障诊断方法。该方法先后用同一传感器和测量系统、在同一位置采集被诊断轴承在无故障时的振动信号和在状态监测过程中的振动信号,然后把这两次拾取的信号分别作为自适应除噪系统的参考输入和主输入进行除噪处理,最后用共振解调技术对除噪后的振动信号进行包络解调,实现齿轮箱中滚动轴承的故障诊断。实际应用表明,该方法能够从齿轮箱振动信号中剔除齿轮啮合振动等背景噪声,提高滚动轴承振动信号的信噪比,可以有效地诊断齿轮箱中滚动轴承的故障。      

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取，通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析，结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声；时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征，即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分，验证了所述方法的有效性.此外，通过与谱峭度时频分析结果的对比，证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性，突出了所述方法的优越性.      

宽带卫星通信信号的多维星座图解调方法

高速卫星数据传输需要利用较高调制维度和较多星座点数来实现,一方面导致接收端具有较大实现复杂度,另一方面系统可靠性极易受信道非线性影响。针对以上问题,通过对多维星座图信号的解调性能进行理论分析,得到极大后验概率（MAP）解调误符号率（SER）的理论公式,在保证系统SER性能的基础上,提出了基于星座图相关的检测方法。该方法利用脉冲正交性得到接收星座点,对其进行向量相关运算得到解调数据,有效降低了解调判决过程的复杂度。针对信号经过高功率放大器（HPA）后的非线性失真问题,建立了HPA信道估计模型,利用最小二乘（LS）信道估计方法对原解调星座图进行修正,提出了基于修正星座图的解调方法。仿真结果表明,该方法在降低实现复杂度的同时,有效提高了系统抗HPA信道非线性失真的能力,可实现对宽带高速卫星通信信号的高效准确解调。     

干涉型光纤传感器相位解调技术研究

针对干涉型光纤传感器的信号解调方法,为消除光强波动对解调结果的影响,在相位生成载波(PGC)调制解调技术的基础上,提出了一种改进型微分交叉相乘(DCM)算法。改进型DCM算法利用滤波后的两路信号进行平方相加运算,再与传统算法中的差分结果进行相除运算来实现对待测信号的解调,可消除传统算法的解调结果中与光强有关的项,从而消除光强波动的影响。仿真分析结果验证了改进型DCM算法的可行性。实验结果表明改进型DCM算法较传统算法可显著提升解调信号的抗光强波动能力。     

客机发动机转子噪声主动控制研究

基于飞机结构的振动信号和舱内噪声信号,采用FXLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法设计主动降噪系统对发动机转子引起的飞机客舱内噪声进行区域化降噪控制。首先对主动降噪技术的基本原理以及采用的算法进行了阐述和推导;然后对客舱中布置的麦克风及振动传感器采集到的舱内噪声和结构振动信号进行分析,依据分析结果计算出舱内空间的声场分布情况,并在噪声较大区域安装麦克风作为主动降噪系统的降噪目标。基于相干性原理,计算了飞机结构振动信号与舱内噪声信号之间的相干性,并依据计算结果选取相干性最高的一组振动信号作为主动降噪系统的参考输入信号。最后在客舱中安装若干扬声器作为次级声源,实际测试其到目标区域麦克风之间的误差通道,根据测试的误差通道传递函数并结合振动、噪声数据进行主动降噪仿真。仿真结果表明设计的主动降噪系统能够在目标区域取得明显的降噪效果。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.