基于LabVIEW编程语言的重采样阶次比分析研究

阶次分析是旋转体机械振动监测及故障诊断的最重要方法之一,因为转速的波动会使频谱图上基频以及各次谐波分量变得模糊.基于重采样原理的阶次分析是实现信号从等时采样到等角度采样的一种信号处理方法,它主要能解决因转速波动而产生的谐波分量重叠所带来的困难.本文主要通过对比基于LabVIEW编程语言的频谱分析和阶次比分析在研究变速旋转体振动信号中的优劣势,深入探讨实现阶次比分析的原理过程.     

基于LabVIEW编程语言的重采样阶次比分析研究

阶次分析是旋转体机械振动监测及故障诊断的最重要方法之一,因为转速的波动会使频谱图上基频以及各次谐波分量变得模糊。基于重采样原理的阶次分析是实现信号从等时采样到等角度采样的一种信号处理方法,它主要能解决因转速波动而产生的谐波分量重叠所带来的困难。本文主要通过对比基于LabVIEW编程语言的频谱分析和阶次比分析在研究变速旋转体振动信号中的优劣势,深入探讨实现阶次比分析的原理过程。     

基于切片高度图的三维模型数字水印算法

提出了一种基于切片高度图的三维模型数字水印算法.算法对三维模型进行切片,根据顶点在切面的投影得到切面高度图,并通过修改灰度图中灰度值进行水印嵌入,最后利用修改后的高度图调整三维模型的顶点值对模型进行重构.实验结果表明,该算法对于几何变换和剪切、噪声攻击等都具有较好的鲁棒性.     

基于零阶保持器的非均匀采样信号恢复方法

在模/数转换过程中由于环境等因素会造成信号采样的非均匀性。非均匀采样信号使得数字控制系统数/模转换过程出现误差,提出了将非均匀采样信号通过零阶保持器进行恢复的信号重构算法,分析并证明了重构信号的频谱保持了原连续信号的谱特征。利用PSPICE仿真软件对非均匀采样信号及通过零阶保持器的连续输出信号进行了仿真验证,实验结果验证了本文提出方法的正确性。     

基于时间切片模型的设施农业时空数据研究

为实现北京市设施农业信息管理系统由静态GIS向时态GIS的转变,解决设施农业时空数据动态存储与表达的问题,针对设施农业数据的时空动态变化特征与情况,结合时间切片模型的思想与方法,提出了设施农业时空数据模型,以实现设施农业时空数据的重组与管理.阐述了设施农业时空数据的组织、存储结构与查询方法.研究表明,设施农业时空数据模型能很好地表达设施农业时空对象的空间信息、属性信息以及变化关系,为设施农业时空数据管理提供了新的思路与方法.     

基于阶比跟踪的全息谱技术

分析了传统全息谱技术的原理,针对传统全息谱技术只能应用于平稳信号的不足,提出了一种基于阶比跟踪的全息谱分析方法.该方法通过阶比跟踪采样,把时域里的非平稳信号转化为角域里的平稳信号,再应用传统全息谱技术进行分析,减少了非平稳信号对全息谱图的影响,扩大了全息谱分析方法的应用范围.研究了阶比跟踪全息谱的原理,并进行了仿真实验.仿真实验和误差分析表明:与传统全息谱分析方法相比,此方法可以有效用于非平稳信号的分析中,谱图清晰,效果明显.     

时间交替模数转换器采样时间失配校正方法的研究

时间交替模数转换器（TIADC）是近几年来实现高速数据采集的重要方法,由于能最大限度提高实时采样速率并便于硬件实现,已经普遍用于商业应用中．本文对时M交替模数转换器的采样时间失配误差产生原因及影响进行分析,并对一种双通道的基于相位误差估计的梯度的采样时M失配误差的校正方法进行研究和说明,可以看到该自适应算法是鲁棒的,在不同的奈奎斯特区域中都能收敛于最优值．     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.     

基于阶比跟踪的发动机过渡态振动数据分析方法

基于离散傅里叶变换(DFT)理论的传统谱分析方法无法满足发动机过渡态振动测定试验数据分析的需求。针对这一问题,结合发动机飞行试验的工程特点,建立了发动机过渡态试验转子振动信号的阶比跟踪分析方法,并利用该方法对某发动机试飞数据进行了分析,取得了良好的效果,证实了所建立方法的有效性。     

基于分数阶微积分的模糊分数阶控制器研究

在分析分数阶微积分的基础上,提出了一种新型模糊分数阶比例积分微分控制器.分数阶微积分将传统控制器中的积分和微分的阶数扩展到任意实数,为控制器的设计提供了比传统整数阶更好的性能扩展.结合分数阶比例积分微分控制器和模糊控制逻辑,用分数阶比例积分微分单元代替传统的模糊比例积分微分控制器中的比例积分微分单元,构建了模糊分数阶比例积分微分控制器的结构,采用模糊逻辑推理和Tus-tin离散方法实现了模糊分数阶比例积分微分控制器的计算.最后,用数字仿真方法和不同条件下的对比分析验证了新型模糊分数阶比例积分微分控制器的优良控制特性.研究结果表明,设计的新型模糊分数阶比例积分微分控制器对非线性和参数不确定性具有较强的鲁棒性.     

基于阶次自分离的轮毂电机故障诊断方法研究

轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,本文提出一种新的方法--阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障试验,结果表明阶次自分离方法可有效识别出轮毂电机漏电故障特征。     

基于循环统计量的幅值解调方法及应用

基于循环平稳基本理论,提出一种新的时变调幅信号处理方法.利用循环自相关函数切片对加性白噪声的自然免疫力,取信号特定循环频率处的循环自相关函数切片,可以提高信号的信噪比.当结合其他的解调方法对切片信号进行解调分析时,能够大大提高解调分析方法的抗噪能力.仿真和实验信号分析结果表明方法的有效性.     

基于Hilbert变换的中频采样技术及其硬件实现

研究用一种中频采样和数字信号正交变换理论实现脉冲多普勒雷达信号正交采样的新技术.用高速中频采样后,按一定规律抽取数据的数字方法实现了信号频谱的单边化和下变频,考虑到PD雷达多通道采样的一致性和实际需求,利用现有的芯片技术,实现两路信号采集,大大简化了板卡硬件设计的复杂性.板卡性能测试表明,通过简单的数字信号处理可实现对信号的近似Hilbert变换,并获得了良好的镜频抑制性能 .     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率.     

时频分析阶比跟踪技术

旋转机械运转时其旋转部件引起的故障，其产生的振动和噪声所表现出的特征和轴的转速有密切关系。在这类故障的特征分析中，使用价比谱分析比一般的频域分析更具有优势。文中对两种典型的阶比跟踪法进行了较为系统的论述，在此基础上提出并介绍了正在研究的时频分析阶比跟踪技术，时频分析阶比跟踪技术用纯软件的方法实现阶比跟踪，是对原有技术的有力补充，特别适合于虚拟测试仪器发展的要求，有很好的应用前景。     

基于阶次双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将双谱分析技术与阶次谱分析相结合，提出了阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法．首先对齿轮箱升降速瞬态振动信号进行时域等时间间隔采样，再对时域信号实行等角度间隔重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明阶次双谱分析能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

基于解析信号的小波变换及其应用

提出对信号的解析进行小波变换，从而可直接计算出信号能量的时-频分布.使分析结果能象短时Fourier变换、Wigner分布那样直观地显示出来，解决了小波分析的可视性问题.用这种算法在调频信号的分析、消噪和故障诊断上应用说明了它的优点.     

基于取样积分技术的数据采集系统

为了实现从强噪声中提取微弱信号,设计了一种基于取样积分技术的数据采集系统,并就系统的结构、设计中的关键电路进行了研究,提出了一套完整的信号采集方案。系统中以积分电容作为取样信号的载体,积分的过程本身就是信号累加的过程,因此避免了在传统密集采样过程中数据量庞大及数据处理难的问题,实现了从强噪声中提取毫伏级信号。实验结果表明,取样积分方法改善了系统的信噪比,提高了信号的识别能力(在无需放大条件下,可检测的有效信号的动态范围达130 dB),在具体应用中取得了良好的效果。     

基于黄金分割二分法鞍点线抽样的可靠性分析

为解决非正态变量空间中复杂多变的隐式非线性功能函数的可靠性问题,融合鞍点估计与线抽样法的优点,结合二分法的特点与黄金分割法的求解效率,提出基于黄金分割二分法的鞍点线抽样法.在标准化变量空间中,沿重要线抽样方向,利用黄金分割点的二分法快速找到各样本点对应于功能函数的零点,从而可按照鞍点估计的思想将结构的失效概率转化为一系列线性功能函数失效概率的算术平均值.研究表明:基于黄金分割二分法的鞍点线抽样法在求解非正态变量空间中复杂多变的隐式非线性功能函数的结构可靠性时不仅精度高,而且速度快.