基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断 被引量：2

1

作者 王潜龙 屈展 +1 位作者 冯全科 帕娜尔汗 《西安石油学院学报（自然科学版）》 CAS 2003年第4期56-58,76,共4页

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重... 提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法. 展开更多

关键词 小波包 自回归功率谱 滚动轴承 故障诊断 旋转机械

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基于小波包移频算法的AR功率谱在滚动轴承故障特征信息提取中的应用 被引量：2

2

作者 黄建鸿 汪庆年 罗艳芬 《机械设计与制造》 北大核心 2005年第7期118-120,共3页

为克服经典的小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而发生的频率混叠现象,本文采用移频算法进行小波包分解与重构,以1#、2#、3#这3个608滚动轴承(其中1#轴承工作正常,而2#、3#轴承工作异常)进行分析。先通过小波包分解提取这3... 为克服经典的小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而发生的频率混叠现象,本文采用移频算法进行小波包分解与重构,以1#、2#、3#这3个608滚动轴承(其中1#轴承工作正常,而2#、3#轴承工作异常)进行分析。先通过小波包分解提取这3个轴承振动信号的频带能量特征以确定2#、3#轴承故障特征信息所在的频带。并按这些频带分别对2#、3#轴承的振动信号进行小波包重构。通过对重构信号的基于AR模型的功率谱分析以实现滚动轴承故障特征信息的自动提取,从而对2#、3#轴承的故障作出诊断。 展开更多

关键词 小波包分析 频率混叠 迭代算法 移频算法 自回归功率谱 信号重构

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基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计 被引量：2

3

作者 刘歌 张旭洲 汪洪艳 《电讯技术》 北大核心 2017年第4期430-435,共6页

为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法。首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号... 为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法。首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计;然后,利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点,提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面,对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计。仿真实验表明,在全频段信噪比不小于0 dB时,AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数。 展开更多

关键词 复合调制信号 参数估计 自回归模型功率谱 ZAM变换

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基于双树复小波和AR谱的滚动轴承故障诊断 被引量：2

4

作者 宋玉琴 周琪玮 赵攀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第3期31-35,共5页

针对滚动轴承信号的非平稳特性、小波变换频率混叠及信息丢失等问题,提出一种结合频率分离与功率谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,双树复小波变换(DTCWT)对振动信号进行分解,依据幅频特性对子频段个数进行优化,实现信号频率的精准分离;... 针对滚动轴承信号的非平稳特性、小波变换频率混叠及信息丢失等问题,提出一种结合频率分离与功率谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,双树复小波变换(DTCWT)对振动信号进行分解,依据幅频特性对子频段个数进行优化,实现信号频率的精准分离;其次,利用自回归(AR)功率谱得到不同子频段功率,将总功率作为特征输入遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)进行故障诊断。通过实验,复合轴承故障的总体识别率达到96%,其中3种外圈故障识别率达到100%,其结果表明所提方法能够准确提取故障特征并准确识别复合轴承故障。 展开更多

关键词 双树复小波变换 幅频特性 自回归功率谱 特征提取 故障诊断

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变分模态分解与时间序列模型相结合的结构损伤识别方法研究

5

作者 姚小俊 孙守鹏 +1 位作者 王强 杨小梅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第5期131-139,217,共10页

针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先... 针对准确定位土木工程结构突变损伤的损伤时刻和损伤位置问题,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与差分整合移动平均自回归(autoregressive integration moving average,ARIMA)模型的突变损伤识别方法。首先,利用自回归模型功率谱确定初始频率及需要分解的模态数量,接着通过VMD方法将振动非平稳信号初步分解为多个平稳的分量信号;然后,利用ARIMA模型来拟合各阶信号分量,获取模型残差,再利用ARIMA拟合模型信号分量得到的模型残差确定损伤的具体时刻;最后,利用主成分分析法获取结构的模态振型,构造一个基于频率与振型的损伤指标,结合损伤阈值定位出损伤位置。该方法通过地震激励下十自由度框架模拟算例以及实际简支钢桁梁桥数据进行分析。结果证实,该方法能够用于平稳及非平稳激励下的结构损伤时刻和损伤位置的定位。 展开更多

关键词 损伤识别 变分模态分解(VMD) 差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型 自回归模型功率谱 模型残差

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基于改进经验傅里叶分解的工作模态分析 被引量：5

6

作者 周伟 冯仲仁 王雄江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期48-54,共7页

近年来,工作模态分析在结构参数识别中的地位逐步上升。针对环境激励下结构振动响应信噪比低的特点,引入自回归功率谱对经验傅里叶分解进行改进,并提出了一种基于改进经验傅里叶分解的结构工作模态分析方法。为了验证该方法的可行性和... 近年来,工作模态分析在结构参数识别中的地位逐步上升。针对环境激励下结构振动响应信噪比低的特点,引入自回归功率谱对经验傅里叶分解进行改进,并提出了一种基于改进经验傅里叶分解的结构工作模态分析方法。为了验证该方法的可行性和有效性,对四层模拟框架和某人行斜拉桥进行工作模态参数识别,并利用随机子空间所识别的结果进行对比。结果表明,该方法识别的模态参数与随机子空间的结果相当,并且在密集模态情况下,该方法具有一定优势。因此,改进经验傅里叶分解能为今后的结构模态识别提供参考。 展开更多

关键词 模态参数识别 经验傅里叶分解(EFD) 自回归功率谱 环境激励

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基于AR-EWT和SSI的桥梁结构模态参数识别 被引量：3

7

作者 黄天立 詹晨路 +2 位作者 万熹 赵玉印 任伟新 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期3168-3180,共13页

为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单... 为解决随机子空间识别(SSI)算法存在的系统定阶困难问题,避免各模态之间的相互影响,提出一种结合自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT)和SSI的桥梁结构模态参数识别方法。首先,采用AR-EWT将结构不同测点的振动响应信号分解成一系列仅含单一模态信息的单分量信号,并利用奇异值分解(SVD)去噪单分量信号。然后,组装所有测点中包含相同模态信息的单分量信号。最后,利用SSI分别处理各组单分量信号,识别结构的自振频率、阻尼比和振型。ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果表明:所提出的AR-EWT结合SSI的模态参数识别方法可避免直接利用SSI识别模态参数时存在的系统定阶问题,提高模态参数识别效率;ASCE Benchmark模型、简支梁模型和西宁北川河桥的模态参数识别结果与直接利用SSI的识别结果、有限元分析结果基本一致。 展开更多

关键词 桥梁结构 模态参数识别 自回归功率谱经验小波变换(AR-EWT) 随机子空间识别法(SSI) 模型定阶

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听神经病患者瞬态诱发耳声发射的定量分析

8

作者 傅新星 李振明 +1 位作者 刘博 叶大田 《听力学及言语疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期27-31,共5页

目的定量分析听神经病患者的瞬态诱发耳声发射(transient evoked otoacoustic emissions,TEO-AE)的时域和频域特性,研究TEOAE在听神经病诊断中的应用,并探讨听神经病的发病机制和病变部位。方法利用ILO96耳声发射仪对76例(152耳)听神经... 目的定量分析听神经病患者的瞬态诱发耳声发射(transient evoked otoacoustic emissions,TEO-AE)的时域和频域特性,研究TEOAE在听神经病诊断中的应用,并探讨听神经病的发病机制和病变部位。方法利用ILO96耳声发射仪对76例(152耳)听神经病患者、80例(160耳)听力正常者进行TEOAE测试,对TEOAE进行分频段的相关率、强度和信噪比的统计分析,求解其自回归(auto-regressive,AR)功率谱并检测其峰值,定量分析听神经病患者AR谱峰值的变化特性。结果听神经病组1、2kHz的分频段相关率、强度和信噪比均显著大于听力正常组(P<0.05);听神经病组3、4kHz的分频段强度大于听力正常组(P<0.05),而两组之间3、4kHz的相关率和信噪比差异无统计学意义(P>0.05)。听神经病组与听力正常组TEOAE信号均可检测三个主导频率,且两组之间三个主导频率的位置差异无统计学意义(P>0.05)。听神经病组TEOAE信号第一主导频率的反应幅值比听力正常组显著性增大(P<0.01),而第二、三主导频率反应幅值与听力正常组相比差异无统计学意义(P>0.05)。结论利用AR谱对TEOAE信号分析可作为对听神经病的诊断依据之一。听神经病组TEOAE第一主导频率反应幅值比听力正常组明显加大,说明耳蜗基底膜处对应第一主导频率的位置处于超活跃状态,第一主导频率的基底膜位置正反馈机制得到加强,即说明连接外毛细胞的内侧橄榄耳蜗束神经纤维的神经冲动活跃,TEO-AE信号AR谱的分析对于研究听神经病的病变机制和病变部位具有一定的意义。 展开更多

关键词 听神经病 瞬态诱发耳声发射 自回归功率谱 主导频率

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基于粒子群算法的改进模态参数识别方法 被引量：8

9

作者 张锦东 郭小农 +2 位作者 罗晓群 张玉建 徐洪俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期255-264,共10页

针对一类多模态振动衰减信号的模态参数识别,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)、自回归功率谱和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进... 针对一类多模态振动衰减信号的模态参数识别,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)、自回归功率谱和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进的模态参数识别方法(PSO-AMD),可实现在强干扰环境下密集频率信号的模态参数识别。对模拟振动响应信号的分析结果表明,该研究提出的改进方法具有更高的稳定性,对低信噪比、密集频率、大阻尼的振动信号仍保持高识别精度。该研究的模态参数识别方法可应用于复杂噪声环境中的大阻尼和密集频率衰减振动信号的模态参数识别。 展开更多

关键词 模态参数识别 奇异值分解(SVD) 粒子群优化(PSO)算法 自回归功率谱 解析模态分解(AMD)

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结构动力响应扩展离散解析模式分解的截止频率优化选取方法 被引量：5

10

作者 后军军 王佐才 任伟新 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期365-373,共9页

为对结构动力响应进行有效分解并获得分解后振动响应的时频特征,提出了结构振动响应分解的扩展离散解析模式分解。基于扩展的离散解析模式分解,提出了截止频率选取的优化方法。传统的截止频率选取方法往往是根据傅里叶频谱图来进行人为... 为对结构动力响应进行有效分解并获得分解后振动响应的时频特征,提出了结构振动响应分解的扩展离散解析模式分解。基于扩展的离散解析模式分解,提出了截止频率选取的优化方法。传统的截止频率选取方法往往是根据傅里叶频谱图来进行人为选取。然而,对于具有密集模态成分的结构振动响应或者信噪比低的结构环境振动响应,很难根据傅里叶频谱图来选取截止频率。为了更好地对截止频率进行自动化优化选取,提出用自回归功率谱代替传统的傅里叶谱选取截止频率的方法。为验证扩展离散解析模式分解方法的有效性,首先对一模拟的结构振动信号进行有效分解;然后,对一个具有密集模态的36层框架结构的数值模拟,利用所提自回归功率谱法,获得了具有密集模态的振动信号的截止频率,并对结构振动信号进行了有效的分解;最后,以吉安赣江公路大桥为工程实例,选取了大桥环境振动加速度实验数据,利用自回归功率谱找出了信号分解中的截止频率;进而利用扩展离散解析模式分解获得了大桥的前两阶振动响应,并识别出了大桥的前两阶振型。结果表明:扩展离散解析模式分解是解析模式分解在离散信号处的有效延展;同时,利用自回归功率谱在扩展离散解析模式分解中寻找截止频率的方法更为有效。 展开更多

关键词 结构动力响应 解析模式分解 扩展离散解析模式分解 截止频率 自回归功率谱

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基于改进EWT的超高层建筑模态参数识别 被引量：3

11

作者 郅伦海 詹娟娟 李阿龙 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期45-52,共8页

文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法。该方法首先使用基... 文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法。该方法首先使用基于Burg算法的自回归功率谱替代傅里叶频谱划分频谱区间,改进傅里叶频谱分割过程,以此构造经验小波滤波器组,将结构响应信号自适应地分解为一系列固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),再利用NExT得到单分量信号的自由衰减响应,最后通过NHT和曲线拟合识别结构的阻尼比和自振频率。利用该方法对数值模型和台风“海棠”影响下台北101大楼的结构响应进行了模态参数识别分析。研究结果表明,文中提出的模态参数识别方法用于超高层建筑模态参数识别具有有效性、准确性和适用性,该方法可以利用非线性、非平稳、动态响应小且噪声水平高的结构响应信号,准确地估计超高层建筑的固有频率和阻尼比。 展开更多

关键词 模态参数识别 超高层建筑结构 自回归功率谱频带划分 经验小波变换(EWT) 阻尼比 自振频率

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基于虚拟仪器的轴承振动信号处理技术 被引量：1

12

作者 唐国明 杨曙年 《轴承》 北大核心 2005年第12期24-27,共4页

介绍了虚拟仪器的基本概念、硬件平台和软件平台的组成,以图形化编程语言LabVIEW为基础,以自回归模型功率谱分析的方法处理轴承振动信号,给出了FFT谱分析方法的信号处理结果,证明自回归模型功率谱的优点。

关键词 滚动轴承 振动 检测 虚拟仪器 自回归模型功率谱

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