信号仿真系统离散信号发送功能研究

离散量信号是民用飞机地面模拟试验中不可缺少的信号之一。基于某型号飞机地面模拟试验的需求,提出了简单可靠的离散信号电路设计方案,利用CMOS管和光电耦合器作为输入输出隔离器件,将TTL电平转换成离散量信号。采用电路仿真软件Multisim进行仿真分析,并结合某型号铁鸟试验验证。仿真分析及试验结果表明,该电路满足某型号飞机地面模拟试验对离散量信号的要求。     

基于小波的周期信号中瞬态冲击特征提取

小波变换具有优良的时频分析特性,利用小波变换提取周期信号中的微弱瞬态冲击非常有效。为了消除ＭＡＬＬＡＴ算法中的频率混淆,本文提出了一种改进的二进离散小波变换快速算法,并成功地利用小波变换提取了某型涡喷发动机滚珠轴承的早期故障特征,实现了傅立叶变换所达不到的效果。     

某型无线电高度表收发机高频信号输出异常故障分析

针对俄制某型无线电高度表收发机高频信号输出异常的故障现象,对其故障机理进行了分析,并通过部件和总体测试验证最终确定故障原因,顺利排除了故障。     

动力学分析在某直升机尾桨故障分析中的应用

本文从直升机尾桨动力学信号特征分析着手,从动力学特性影响方面分析了直升机尾桨产生故障的原因,并结合故障件的检查进一步确认故障原因,从而提出了从动力学信号分析故障原因的程序方法。     

滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法

为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解（VMD）和包络切片谱的轴承故障特征提 取方法。该方法使用 VMD将轴承故障信号分解成 1组模态分量,并进行 Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络 信号的切片谱（VMD包络切片谱）来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。 分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果 表明：在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的 倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。     

信号周期分段处理法诊断单级传动齿轮副故障

为了诊断单级传动齿轮副故障,本文提出信号周期分段处理的方法。首先同步整周期采集振动信号,然后对采集的振动信号做时域平均,进行降噪和凸显故障脉冲的处理。利用周期分段处理法,将振动平均信号等距分段,分别对各段信号进行频谱分析。比较各段信号的时域波形和频谱的异同,可以准确诊断出单级传动齿轮副中同步齿轮故障位置,且还能诊断出非同步齿轮故障位置。数字仿真试验以及模拟故障实验结果都证实了信号周期分段处理法诊断齿轮故障的可行性和有效性;它为诊断单级传动齿轮副故障提供一种有效手段。      

局域均值分解中PF获取方法的改进

航空发动机故障振动信号为典型的多分量信号,局域均值分解方法可以对其分离。在研究了经典的局域均值分解方法后,发现相邻的两个乘积函数(Production Function,PF)中存在模态混淆现象,表现为较高频PF中包含较低频PF的频率成分。针对这一问题,对PF的定义进行了改进,滤除了混淆在其中的低频信号,使信号分离更加充分。仿真信号的分析表明,改进后的算法分离效果优于原算法。试验信号的分析表明,方法可以用于航空发动机故障特征提取。     

航空发动机中介轴承振动故障分析方法

针对中介轴承振动故障信号微弱、较难提取的问题,提出一种基于小波变换的航空发动机中介轴承故障诊断方法:首先对中介轴承故障信号进行小波分解,得到各层细节信号,并对细节信号进行重构;然后对重构信号进行频谱变换,从频谱图上清晰观察出中介轴承的故障特征频率。对真实发动机中介轴承故障信号进行的实例分析表明,本文方法具有较好的降噪能力,较频谱分析更能突出中介轴承的故障特征。     

基于EMD-ICA与遗传算法的轴承故障诊断方法

针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振 动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量 的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振 动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、 BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明：采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最 优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳, 使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。     

基于分数阶Fourier变换的微弱LFM信号检测

为了提高侦察系统对微弱LFM信号的检测能力,文章提出了一种基于分数阶Fourier变换的微弱LFM的检测方法。首先,分析LFM信号在离散分数阶Fourier变换计算条件下的输出信噪比,得出当观测信号的采样点数增大时,分数阶Fourier变换可有效改善输出信噪比。利用该结论,提出了通过提高信号的采样频率或者对已采样信号作插值的方法,改善分数阶Fourier变换对微弱LFM信号的检测。最后,仿真验证该方法是有效的。