Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

一种高动态低信噪比卫星导航信号捕获方法

为提升高动态低信噪比环境下卫星导航信号的捕获性能,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)及部分匹配滤波(PMF)的捕获方法。在该方法中,接收机首先利用PMF对接收信号做分段相干积分,随后借助快速傅里叶变换(FFT)对分段积分结果做离散快速FrFT,最后通过检测FrFT输出的峰值完成信号的捕获。由于具有多普勒频率变化率的卫星导航信号在FrFT后呈现能量聚焦特性,所提方法能够显著提高信号的长时间相干积分增益。同时对所提算法的捕获概率、平均捕获时间以及算法复杂度等性能指标进行了理论分析及计算机仿真验证。仿真表明,与传统的PMF-FFT方法相比,所提方法能够通过延长相干积分时间的方式有效提升高动态低信噪比卫星导航信号的捕获概率、降低捕获时间。     

飞机选型的模糊评判

本文把模糊数学的模糊变换原理用于购买新机型的评判。给出了各评判指标的定义和隶属度:并按 Saatz 的二元对比标度确定各指标的重要度;以及模糊变换的计算方法和应用举例。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

复合材料结构健康主动监测中激励信号的优化

利用L am b波频散方程及其数值求解得到的频散曲线,对L am b波模式及激励信号中心频率范围进行预测。建立了试验测试系统,利用集成在复合材料层合板上的PZT压电陶瓷片作为驱动器和传感器,激励并接收结构中激发的L am b波信号。对具有不同函数形式、中心频率和波峰数的信号激励,结构中传播的L am b波模式进行试验研究,为激励信号的选择与优化提供依据。利用H ilbert-Huang变换及H ilbert谱提取传感器信号特征,提出了L am b波信号在结构中传播时的能量衰减率和损伤敏感度两个考察指标,并据此对激励信号进行优化。实验结果表明,优化后的激励信号在结构中能激发出单一模式的L am b波(S0模式),有效地抑制了多模式现象的出现。同时,激发出的L am b波具有最低的能量衰减和最高的损伤灵敏度,响应信号特征明显,便于损伤识别。     

干式变压器数据采集与控制系统的设计

介绍了一种基于V/F变换的高精度干式变压器数据采集与控制系统 ,采用LM2 3 1A/F变换芯片和89C5 2单片机实现工业现场测量对象的A/D转换。V/F变换器具有高精度 ,高线形度 ,且外围电路简单的特点。采用单片机直接与V/F变换器连接进行A/D转换 ,不需要额外的硬件电路 ,充分利用硬件资源 ,精心设计软件 ,系统分辨率可达 12位 ,转换精度可达 0 .0 2 %。当传感器与上位机距离较远时 ,可以采用RS -4 85接口或无线数据发送 /接收模块实现远距离的数据通信     

子波变换在实验流体力学中的应用

介绍了子波分析的历史、基本知识以及在实验流体力学方面的应用。讨论了子波变换在客观辨识湍流边界层相干结构方面的应用。作者用子波变换的方法提出了确定湍流边界层相干结构挥发时间尺度的能量最大准则，提取了相干结构对应的速度信号波形。用于波变换研究了湍流边界层脉动速度信号的局部奇异性行为，发现相干结构发生处脉动速度信号的局部奇异性指数为负值。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。