基于小波变换分析箱梁振动噪声的时频特性

为探讨列车激励引起箱梁振动噪声的时频特性，以32 m混凝土简支箱梁为例，现场实测箱梁各板件的振动和近场噪声，并采用小波变换结合MLP （modified Littlewood-Paley）小波基的方法进行信号处理. 引入小波脊线和小波能量比两个指标对信号的时频特性进行定量分析，在此基础上，探讨了行车速度和行车方向的影响规律. 研究结果表明:相比Morlet小波和Mexihat小波，MLP小波更清晰地刻画箱梁振动噪声在时-频两域的局部集中特性；箱梁噪声比振动的频变程度要小，且前者的小波能量在频域上更为集中；翼板振动和腹板振动的频变特性分别对行车速度和行车方向敏感；45～60 Hz范围是箱梁噪声控制的关键频率范围.      

时频分析在心电信号分析中的应用

从理论上研究了时频分析方法中的短时傅立叶变换和Winger-Ville分布,并对正常心电信号和心室纤维颤动心电信号进行了仿真试验.仿真结果表明,利用时频分析方法研究时变的非平稳信号的特征变化是有效的,可以为临床诊断提供更充分的诊断依据.     

广义解调时频分析方法在变速器齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号多表现为多分量调幅一调频特征的状况,将广义解调时频分析方法应用于齿轮的非平稳振动信号处理,得到齿轮振动信号的时频分布,正常和故障状态下振动信号的时频分布区别明显.实验分析结果表明,广义解调时频分析方法优于其它时频分析方法,能有效地应用于齿轮非平稳振动信号的分析.     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

基于短时AR谱分析的柴油机气阀漏气的故障诊断

通过对传统的短时Fourier变换进行改造,在短时Fourier变换的计算中利用自回归(AR)谱估计代替离散Fourier变换(DFT),得到了一种基于AR谱估计的短时AR谱分析方法.短时AR谱分析方法能够较好地给出柴油机缸盖振动信号的时频分布表示,提高了气阀漏气故障诊断的准确性.     

时频跳变信号的近似窄带处理方法及DSP实现

时频跳变信号能有效对抗混响干扰和海洋信道的多途效应,对于小型高速目标有良好的时频高分辨率.针对该信号宽带处理方法的复杂性,提出了时频跳变信号的近似窄带处理方法,设计了实现该方法的DSP系统,完成了低信噪比条件下近似窄带信号处理方法的信号检测,对近似窄带处理方法进行仿真,给出检测方法性能的统计分析结果.     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

几种新型主动声呐发射信号性能分析研究

主动声呐信号波形在主动声呐系统设计中占有十分重要的地位,声呐信号波形不仅决定了信号接收的处理方法,还直接决定了系统的时频分辨力、抗混响能力、目标跟踪等各方面性能。本文利用信号的模糊度函数和Q函数,研究了时下热点波形,包括梳状谱信号(SFM/PTFM)和雷达中研究相当成熟而在声呐中鲜有研究的复合声呐信号(LFM-Barker码),重点分析了其时频分辨力和抗混响性能。仿真及湖试结果表明对不同速度类型目标宜采用不同的发射信号波形,为主动声呐发射信号优选提供了参考和依据。     

基于小波分析理论的轨道不平顺分析

研究目的:利用非平稳信号处理方法——小波分析方法分析局部轨道不平顺特殊波型、轨道不平顺病害的识别以及轨道不平顺功率谱分析等,以深化对轨道不平顺特性的认识.研究结果:利用小波分析方法可以较好地辨识轨道随机性不平顺中隐含的有规律的波形,如正弦、三角形波等;利用小波分析方法可以较好地对轨道局部发生的高频病害进行检测;通过小波分解,可以识别不同波长范围内突出的不平顺(特征不平顺),为进而提取这些不平顺做深入研究提供了便利.由此可见,利用小波分析理论从时频角度分析轨道不平顺,是一条保障铁路安全运营的新技术途径.