国家自然科学基金(50905121)
- 作品数：7 被引量：52H指数：5
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- 相关领域：电子电信机械工程理学动力工程及工程热物理更多>>
- 瞬态成分参数的最小二乘法辨识及其轴承故障特征提取应用被引量：7
- 2012年
- 机械系统中轴承出现剥落、裂纹等局部故障,运行时振动信号中出现瞬态冲击响应成分,可通过瞬态成分的检测与提取实现故障特征提取。在瞬态成分建模的基础上,提出基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法,并将其应用于轴承局部故障时振动信号中瞬态成分特征迭代提取。基于Morlet小波参数化表达式建立双边不对称的瞬态成分模型,应用Levenbery-Marquardt方法辨识模型参数,迭代提取信号中的瞬态成分,并通过Wigner-Ville分布获得瞬态成分高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的故障特征时频表示。将基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法应用于轴承局部故障特征提取,结果表明:该方法能通过参数辨识提取各瞬态成分,瞬态成分时频分布将故障的时频特征以高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的形式表示出来,从而有效提取轴承故障特征。
- 王诗彬许佳朱忠奎
- 关键词：轴承故障诊断参数辨识
- 基于小波包域噪声能量分布的脉冲噪声消除被引量：7
- 2011年
- 针对信号被平稳脉冲噪声污染的场合,提出了一种从含噪信号中检测脉冲噪声并降噪的脉冲噪声消除方法。该方法选择脉冲噪声能量相比含噪信号能量最为显著的小波包树节点,并利用该节点小波包系数重构信号进而检测脉冲噪声的时域分布。在降噪中,该方法于小波包域内估计脉冲噪声的能量分布并依据估计结果计算每段脉冲噪声的滤波阀值。将该方法用语音增强实验验证,结果表明所提出的检测算法能获得较好的检测结果,而提出的降噪算法能显著地改善信噪比,获得较好的降噪效果。将文中的检测算法应用于轴承故障检测的信号预处理,进一步验证了方法的有效性。
- 何志勇朱忠奎张茂青
- 关键词：脉冲噪声小波包降噪
- 基于Wigner-Ville分布与小波尺度谱融合的时频特征提取方法被引量：17
- 2011年
- 时频分布提供了信号特征在时间域和频率域的联合分部信息。作为两种典型的时频分布表示方法,Wigner-Ville分布(WVD)和尺度谱都存在的缺陷,体现在WVD存在严重的交叉项,尺度谱时频聚集性差。在WVD和尺度谱的基础上提出一种以消除交叉项和保持高分辨率为目的的时频特征融合算法。仿真分析验证了该算法能够有效抑制交叉项,可以很好地保持时频分辨率,且抑制了弱噪声对于时频特征的干扰。通过仿真信号的分析将该算法与Cohen类时频分析方法进行比较,验证了其在时频特征表示方面的优越性。将时频融合算法应用于轴承振动信号的时频表示,结果表明该方法能基本消除时频特征表示中的交叉项且保持了较高的时频分辨率,验证了算法在信号特征表示方面的有效性。
- 龚海健黄伟国赵凯李双朱忠奎
- 关键词：WVD交叉项分辨率
- 时频特征融合的交叉项消除及其故障诊断应用被引量：1
- 2012年
- 提出一种基于线性时频分布和双线性时频分布的时频特征融合策略,既消除双线性时频分析的交叉项,又保持双线性时频分析的时频聚集性。仿真信号的分析说明了该融合策略的有效性。通过融合策略在轴承外圈故障以及齿轮箱故障情况下的特征信号的时频分析,表明该策略能有效表示信号中的故障特征对时间和频率的分布情况,是一种有效的故障诊断时频特征表示方法。
- 黄伟国赵凯鞠华朱忠奎
- 关键词：轴承齿轮箱时频分析
- 基于主成分分析的车用发动机振动状态综合评价被引量：5
- 2010年
- 针对车用发动机振动状态大样本数据分析困难问题,提出用主成分分析(PCA)方法对大样本数据进行特征信息提取,将高维相关特征参数转化为低维互不相关的特征参数,从而建立了某型车用发动机振动状态综合评价函数。应用该方法对某型车用发动机振动状态进行分析,结果表明,该方法可以在信息量损失较小的前提下,定量评价车用发动机振动状态。
- 贾继德
- 关键词：振动与波车用发动机主成分分析
- 基于瞬态冲击响应参数辨识的轴承故障特征检测被引量：14
- 2010年
- 旋转机械的局部故障导致振动信号中出现冲击响应信号,可通过对冲击响应信号的检测与提取,进行局部故障诊断。在Laplace小波相关滤波法识别冲击响应信号的特征参数的基础上,针对周期性冲击响应信号的检测,提出了循环Laplace小波相关滤波法。通过不同信噪比下周期多冲击响应仿真信号中冲击响应成分特征参数辨识及周期检测,验证了方法的有效性。将循环Laplace小波相关滤波法应用于轴承外圈局部严重故障和轻微故障下冲击响应振动信号的辨识,成功识别故障特征的响应参数以及周期。
- 王诗彬朱忠奎王安柱
- 关键词：故障诊断轴承冲击响应相关滤波
- 脉冲噪声环境下基于卡尔曼滤波的语音增强被引量：2
- 2011年
- 语音增强的目标在于从含噪信号中提取纯净语音,纯净语音在某些环境下会被脉冲噪声所污染,但脉冲噪声的时域分布特征却给语音增强带来困难,使传统方法在脉冲噪声环境下难以取得满意效果。为在平稳脉冲噪声环境下进行语音增强,提出了一种新方法。该方法通过计算确定脉冲噪声样本的能量与含噪信号样本的能量之比最大的频段,利用该频段能量分布情况逐帧判别语音信号是否被脉冲噪声所污染。进一步地,该方法只在被脉冲噪声污染的帧应用卡尔曼滤波算法去噪,并改进了传统算法执行时的自回归(AR)模型参数估计过程。实验中,采用白色脉冲噪声以及有色脉冲噪声污染语音信号,并对低输入信噪比的信号进行语音增强,结果表明所提出的算法能显著地改善信噪比和抑制脉冲噪声。
- 何志勇朱忠奎
- 关键词：脉冲噪声语音增强卡尔曼滤波自回归模型滤波器组
