撞击流混合器速度信号的Hilbert-Huang变换分析

应用激光多普勒测速系统,对撞击流混合器的流场瞬时速度进行了测量.将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于瞬时速度信号的分析,提取出各阶内禀模态函数(IMF)并通过经验模态分解(EMD)对速度信号进行滤波降噪.通过希尔伯特谱分析(HSA)确定了撞击流混合器速度信号的能量分布状况,信号能量集中于低频区,即存在于尺度较大的流体涡旋中.分析速度信号各阶内禀模态函数在不同频段的能量分布与转换,发现不同频段IMF的能量分布与流型转变之间的对应关系.通过能量特征值的提取表明,提高螺旋桨转速有助于强化系统的混合效果.最后将撞击流混合器的流场由内而外划分为中心区、涡旋区和回流区3个部分.     

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。     

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。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

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。     

非平稳信号滤波降噪方法研究

飞行器振动环境复杂多变,具有典型的非平稳特征,因此需要采用时频分析手段对非平稳信号分析处理。针对此问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的非平稳信号滤波降噪方法,通过对比证明,对于一般非平稳信号的滤波降噪,分数阶傅里叶变换方法优于傅里叶变换方法。对于线性调频信号的滤波降噪分析,分数阶傅里叶变换方法明显优于一般滤波降噪方法。     

非平稳脉动压力数据的SPWVD时频分析技术研究

对于高速风洞中进行的非定常流动脉动压力实验,由于传统的Fourier变换无法表示脉动压力频谱特性随时间的变化规律,因此必须借助时频分析工具进行数据处理.根据非定常流动脉动压力信号的特点,通过对几种时频分析方法进行理论分析与比较,确定Smooth Pseudo Wigner-Ville Distribution(SPWVD)方法是比较合适的分析工具.通过对实验数据进行处理,发现SPWVD具有较好的时频聚集性,能够有效地消除二次型分布固有的交叉项干扰;基于SPWVD的时频分析技术能够刻画出某实验舱门开闭过程中脉动压力的能量密度、瞬时功率以及能量谱密度随时间、频率的分布特性与动态变化;在流场参数发生改变时,SPWVD能够正确地反映出脉动压力特性随流动形态的变化.     

2.4犿跨声速风洞连续变迎角试验关键技术研究

在2.4m跨声速风洞开展连续变迎角试验技术研究中,遇到了3个难题:跨声速流场被持续扰动,快速精确补偿困难;试验有用信号频率与干扰信号频率产生重叠,降噪处理困难;信号间不同步对试验数据的影响增大,信号精确同步困难。采用总静压滤波优化和PID(Proportional Integral Differential)调节优化等方法提高流场快速跟随性,硬件+软件+小波等复合滤波方式进行降噪处理,并利用互相关函数实现各信号的精确同步,建立了2.4m跨声速风洞连续变迎角试验技术。使用J7等标模对该项技术进行了验证,结果表明,上述问题均得到有效解决,连续变迎角试验流场犕犪数稳定在±0.002范围内,数据的精准度达到阶梯测力试验水平。     

基于自适应线性调频小波的多孔孔板气液两相流动态差压信号的时频分析研究

气液两相流在流动过程中表现出非平稳的特性,简单的频域分析或时域分析方法不能很好地分析信号的波动特性,所以引入了时频联合分析方法。时频分析能看到气液两相流差压信号的能量强度和密度的分布,通过多次实验发现泡状流时能量主要分布在10~35Hz 的高频段内,能量强度小;弹状流时能量主要集中分布在0~5Hz 低频段和10~35Hz 高频带内,能量明显增大;塞状流时能量主要集中分布在0~5Hz 低频段内,能量强度是3种流型中最大的。为了研究气液两相流的动态特性,通过多孔孔板流量计在水平管气液两相流中采集得到不同流型的差压信号,采用自适应线性调频小波时频分析方法分析动态差压信号。具体步骤:首先分析信号的分解次数,残余的信号能量低于总信号能量的10%,即可认为被完全分解,对分解后的结果进行分析,得到不同流型的时频分布特征,具有很高的时频分辨率,时频谱图中显示出不同流型分量信号的时频分布特征;然后从时频谱图中提取3个特征值建立三维散点图,图中显示了信号特征值和流型之间的关系,并通过散点图分析不同特征值对气液两相流中信号的流型的影响,达到流型识别的目的。Chirplet 变换具有较高的时频分辨率,能消除噪声的干扰,信号的瞬时频率信息可以清楚地显示出来。     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.