用2032信号分析系统诊断滚动轴承损伤类故障

本文从理论上提出了用共振解调法诊断滚动轴承损伤类故障时所得包络信号及其频谱图的基本特征,并用2032信号分析系统对滚动轴承实施了共振解调诊断,验证了理论分析的正确性.     

飞行实测应力分析中的一种频谱分析方法

直升机飞行载荷数据是一种典型的随机信号,对该信号进行频谱分析可以获得信号频谱的组成,摸清信号与系统的特征,有利于判断载荷来源.本文采用傅立叶变换对直升机试飞应力数据进行频谱分析,通过比较两种尾桨安装结构下旋翼5Ω和尾桨2Ω的应变变化情况,有效地辨别出某型直升机尾减机匣飞行实测应力增大的原因.     

倒频谱分析研究

前言倒频谱分析虽然被人们了解已有相当长的时间了,但是它在1965年出现FFT技术之后才得到了广泛应用。倒频谱分析是一种建立在频谱分析基础上,把时间信号中的卷积(频谱中的相乘)在倒频谱中变为相加,而在卷积分解中,变为相减的方法。倒频谱分析用于检测频谱中的任何周期结构,如谐波、边带,也可检测回波的影响。倒频谱分析的应用范围有,含有回波信号的处理(地震和水下信号、测量混响环境中的喇叭、包括地面反射的航空发动     

倒频谱分析研究(续)

本文是在《倒频谱分析研究》(本刊82年第一期)基础上,进一步讨论倒频谱分析的基本理论,引入Z变换,求证倒频谱与频谱幅值之间的关系。讨论了用倒频谱分析复杂信号。利用声谱上等间距的谐波经倒频谱分析后辨别发音人。本文也是对《倒频谱分析研究》的补遗。     

分数阶傅里叶变换改进算法在时频分析中的应用

本文对现有分数阶傅立叶变换算法进行改进,并将其应用于非平稳信号时频分析中,从计算速度、计算精度、算法稳定性等角度与现有分数阶傅立叶变换算法进行对比分析,通过算例对比验证改进算法的优势,然后将改进算法应用于非平稳信号时频谱获取,并与基于短时傅立叶变换的时频谱获取方法进行对比,改进算法计算结果稳定,计算速度较快.基于分数阶...     

贫燃熄火实验预测方法综述

贫燃熄火（Lean Blowout,LBO）属于一类特殊的不稳定燃烧现象,往往导致严重后果。因此,及时准确地预测出贫燃熄火现象是实现燃烧稳定性控制的一个重要前提。本文综述了2000年以来,基于化学发光信号、可见光谱颜色信号、温度信号、声压信号和离子电信号预测LBO的原理,以及其采集方式和各自特点。接着介绍了将这些信号进行分析处理得到控制参数的5类方法,分别为统计法、阈值-事件法、频谱法、符号法和非线性动力学法,将这些方法进行综合比较,评价了其预测效果。最后从实际应用的角度出发,对贫燃熄火检测技术的未来发展提出展望。     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

一种基于天线虚拟运动的跳空扩频调制方法

为了加强无线通信物理层的传输安全,提出了一种基于天线虚拟运动的跳空扩频调制信号,采用天线的切换发射仿真天线运动,并且天线的切换方式由扩频码控制。利用天线开关函数产生的谐波分量构成一个空间扩频信号,这样发射的扩频信号不仅与发射信号使用的扩频码有关,而且与接收机相对于发射机的空间方位信息有关,是一种多天线跳空方式产生的扩频信号。最后给出了跳空扩频信号的频谱扩展性能、自相关性能、互相关性能、安全性能和多用户的通信性能,仿真结果表明跳空扩频信号为信息提供了一种更加安全的无线传输方法。     

一种基于射频信号倒频谱的民用无人机识别和分类方法（英文）

由于监管不利,由小型无人机引起的扰航及空域非法入侵等事故对公共安全造成了不良影响。为了解决此问题,本文使用反向传播神经网络算法、支持向量机算法和K-近邻算法对位于禁飞区边缘的无人机的下行信号倒频谱进行识别和分类。在户外实地实验中收集了电磁静默环境下5种不同民用无人机的下行信号,并对这些信号进行了倒频谱分析。结果显示,本文提出的工作流和实现方法在非合作无人机的识别和分类方面取得了较好的效果,尤其在无人机识别方面,3种机器学习算法的平均准确率均可提升至近90%。     

旋翼变距拉杆关节轴承磨损故障特征及磨损程度识别

在旋翼故障试验台上设置不同程度的变距拉杆关节轴承磨损故障,分别测量其引起的机体振动信号,通过频谱分析技术提取该类故障的机体振动特征。取故障信号频谱分量作为训练和测试样本,利用径向基神经网络的良好逼近能力,实现了仅用机体振动信号来识别变距拉杆关节轴承磨损程度,识别平均误差小于10%。该诊断方法简捷可行,为进一步开发旋翼状态监测与故障诊断系统提供技术基础。     

一种基于ZigBee的智能家居无线传感器网络的设计

论文经过对目前市场上众多无线通信技术的简要比较,根据智能家居控制系统对控制信息和数据信息传输环境的需求,设计了一种基于ZigBee的智能家居系统的低功耗无线传感器网络。该系统无线网络模块采用的无线收发器是CC2430,采用ZigBee星形拓扑结构组网,具有一定的实用价值。     

基于小波理论的岩体质量声波多参数分级方法

文章在传统的超声波速分级基础上,通过对超声信号的小波变换及频谱分析,提取不同频段的超声波动力学参数,综合考虑超声波运动学和动力学特征,采用系统聚类和逐步回归法确定分级因素、归一化后的多元线性回归法确定分级模式,建立了基于小波理论的岩体质量声波多参数分级方法.经过对比分析,证明新方法可提高声波岩体质量评价方法的可靠性和准确性.     

一种基于EMD的低湍流度信号处理分析方法

采用热线风速仪在3座典型低速风洞中进行了流场湍流度测量,这3座低速风洞包括1个低湍流风洞、1个常规闭口风洞和1个开口射流风洞。针对湍流信号通常受噪声干扰的问题,在湍流度值处理中引入了经验模式分解（EMD)自适应滤波和HHT时频谱分析方法。将EMD方法与其他几种湍流度值处理方法进行了比较,包括带通滤波方法（BP)、电磁噪声解耦方法（ENC)和高通惯性衰滤波方法（HPIA)。采用EMD方法测得低湍流风洞的湍流度值,在流场速度30~100 m/s的范围内小于0.05%。采用HHT方法完成了脉动速度信号的时频分析,分析发现开口风洞试验段的脉动速度HHT时频谱有突出的低频信号。所构建的EMD自适应滤波器可以有效控制噪声对热线输出信号的影响,是一种有效的低湍流度信号处理方法。     

不同节流装置测量气液两相流的动态特性研究

为了研究文丘里管、多孔孔板和V型内锥3种功能节流式流量计测量得到的气液两相流动态特性,采用高频差压传感器获取不同流型下的动态差压信号,利用AOK时频谱对差压信号进行分析,通过时频谱图研究不同流型下信号的时变特征.通过对典型的泡状流、弹状流、塞状流信号的实验分析表明:文丘里管在塞泡流存在较强的噪声信号,V型内锥在泡状流存在较强的噪声信号.多孔孔板具有很好的降噪效果,且多孔孔板能均衡信号的能量,信号能量分布较均衡.3种节流仪表均能很好地描述两相流定态特性,能够用于两相流流型识别及其它参数测量.     

非理想条件下认知蜂窝网络物理层安全传输方案

认知无线电技术可以解决频谱实际利用率不高的问 题,作为关键技术之一被引入下一代蜂窝移动网络中。同时,由于无线信道的广播特性和 不确定性,非理想条件下的信息安全传输问题不可回避。由于认知无线网络中主、次网络间 存在相互干扰,文中借鉴干扰对准思想,高效地管理和利用主、次网络之间的相互干扰,通 过优化设计发送预编码矩阵,尽量避免干扰合法用户接收,同时尽可能地对窃听节点实施阻 塞干扰。Monte Carlo仿真验证了非理想条件下干扰对准设计预编码矩阵的优越性,同时也 证实了信道估计精度在提高蜂窝移动系统传输性能和安全性能方面的重要性。     

滚动轴承故障诊断的频谱分析技巧

本文主要介绍旋转机械中滚动轴承故障诊断的实用技巧,采用振动分析方法,通过监测滚动轴承的振动状态,采集振动信号波形进行频谱分析,从而合理安排关键设备的预防维修计划,避免因突发性设备故障所造成的经济损失,确保生产的顺利进行。     

表面开口斜裂纹超声表面波频谱法测量的数值模拟

文章建立了含表面开口斜裂纹的二维有限元模型,在模型中引入Sarmar吸收边界,对脉冲超声表面波的激发、传播和在斜裂纹处的散射进行了分析,并利用频谱法对斜裂纹深度测量进行了数值模拟.通过模拟波场快照图观察了脉冲超声表面波在表面开口斜裂纹处的散射和波型转换过程.对透射波信号进行了频谱分析,得到了斜裂纹倾角和深度参数与吸收频率的对应关系.     

SAR图像中恒速动目标的定位

分别利用恒速动目标的信号幅度和信号相位估计动目标信号的频谱中心和多普勒调频率,结果不受动目标位置影响,解决了"方位位置不确定问题"。根据动目标方位向信号的频谱中心、调频率和动目标像位置,实现定位动目标。将聚焦良好的静止背景和动目标像以正确的相对位置绘制到同一幅图像中,是对动目标定位的最好表达方式。     

无线传感器网络中基于分簇广播认证协议方案

认证机制是无线传感器网络安全机制关键技术之一。本文给出了无线传感器网络的层簇式结构,分析了无线传感器网络的广播认证协议。在此基础上提出一种基于分簇的广播认证机制N-μTESLA方案,设计了广播和组播认证协议。仿真结果表明所提出的方案与μTESLA方案相比,可以减少节点的能量消耗,使网络的生存周期延长。     

风洞无线智能传感器网络及无线测量技术研究

风洞试验现场,特别是大型连续式风洞试验现场的电磁环境非常恶劣,而风洞实验中的测量信号又是毫伏级的微弱信号,采用传统测量方式难以克服恶劣的电磁环境对测量系统的干扰.对于运动物体或无法布线的试验环境进行参数测量时,传统测量方式完全不起作用.针对上述问题,笔者对风洞无线智能传感器网络和无线测量技术进行了研究,采用ZIGBEE技术实现了风洞无线智能传感器网络和基于该网络的无线测量模块.极大地增强了测量系统的抗干扰能力,提高了风洞试验的精细化程度,降低了测量系统的经济成本.