共振解调

摘要： 柴油发动机是船舶动力来源,其运行可靠性对于船舶至关重要。由于柴油发动机结构复杂,存在大量的摩擦和配合元件,当柴油机出现拉缸等异常故障时,其运行过程的振动信号会出现异常。本文研究的核心是利用改进共振解调技术和小波分析理论对船舶柴油机的振动信号进行采集和分析,设计一种在线式的船舶柴油机振动监测系统,建立柴油机摩擦磨损模型,详细介绍了在线式柴油机振动监测系统的构成和工作原理。

摘要： 北京地铁立项引入地铁大型轴流风机在线故障诊断系统进行由定期大修到状态维修可行性研究,针对轴流风机电机轴承、电机松动、叶轮动不平衡故障诊断实例表明,诊断系统能准确确定故障部位、故障零件和故障程度,并对可能危害安全的零部件发出预警和报警,提供早期维修依据.

摘要： 共振解调是滚动轴承诊断中最具优势的方法之一,但解调频带的确定一直是一个巨大的挑战.针对基于传统峭度图方法在复杂干扰的工况下,往往无法正确识别出最优的共振频带进行包络解调的问题,该研究提出了一种基于自相关谱峭度图的自适应共振解调新方法.以滤波后平方包络信号的自相关谱的峭度值作为度量指标,生成一种新的峭度图.最后,通过对高速铁路轴承在空载、静载、动载三种不同工况下的实验信号和铁路货车轴承实验信号进行分析,验证了该方法在复杂工况下的有效性和优越性,具有较高的工程应用价值.

摘要： 本研究介绍了共振解调技术原理,通过JK11430机车走行部车载监测装置在HXD1D、FXD1-J型机车实际运用过程中监测牵引电机轴承故障的典型案例,总结了HXD1D、FXD1-J型机车牵引电机轴承数据特征及故障诊断的应用体会。

摘要： 针对共振解调方法容易受到噪声干扰,以及带通滤波器参数难以确定,很大程度上依赖经验的问题,提出一种基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取方法;利用奇异值分解算法,将轴承振动信号分解成多个奇异值分量,计算各分量的峭度值,选择峭度值最大的分量,利用谱峭度算法确定中心频率和带宽,并对该分量信号进行带通滤波和包络解调分析.结果表明,提取性能以及鲁棒性能实验证明了该方法能够自适应确定滤波频带,降低噪声干扰的影响,并且在带通滤波器失效情况下有良好的稳定性.

摘要： 表征滚动轴承故障特征的周期性冲击,特别是在故障早期阶段,常常被噪声和其它结构振动所淹没,从而难以辨别.共振解调被广泛用于滚动轴承故障冲击特征提取,但其滤波频带的参数选择常需要一定的先验知识.针对现有的频带优化方法的不足,本文提出一种基于包络谱谱峰因子和复平移Morlet小波滤波的自适应共振解调方法-自适应包络谱谱峰因子算法.包络谱谱峰因子(Crest factor of envelope spectrum,CE)定义为包络谱在一定范围内的最大值和有效值之比,能有效度量信号中周期性冲击强弱,结合粒子群优化算法的寻优特性,对Morlet小波滤波器中心频率和带宽参数进行优化.将包络谱谱峰因子作为适应度函数来比较不同参数组合下的滤波效果,根据适应度函数值最大原则选取Morlet小波滤波器参数.仿真信号、实验信号以及工程实际信号分析验证了该方法在共振解调最优频带选取中的有效性和优越性.

摘要： 针对共振解调方法需要事先获得带通滤波器参数的不足,提出了一种基于粒子群的自适应共振解调方法.该方法采用改进粒子群算法,以峭度和故障脉冲能量因子为优化指标,对带通滤波器的中心频率和带宽进行自适应寻优,并采用最优带通滤波器对信号进行滤波分析,提取出信号中的故障特征频率,完成故障诊断.数字信号仿真实验和故障轴承诊断试验结果表明,该方法能够在强背景噪声下有效提取出信号中故障冲击频率,完成故障诊断.

摘要： 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种LMS(Least Mean Square,LMS)算法降噪、Fast-Kurtogram 选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征.通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性.%Due to the difficulty of early fault features extraction of rolling bearings, a new fault diagnosis method for rolling bearings based on LMS algorithm noise reduction, Fast-Kurtogram frequency selection and resonance demodulation technology is proposed. First of all, the adaptive noise reduction is used to reduce the effect of the background noise. Then, based on the characteristics of spectral kurtosis, which is sensitive to the transient components of the faulty signal, the optimal band center and bandwidth of filter can be determined by plotting the Fast-Kurtogram of the denoised signal. Finally, the resonance envelope demodulation is used to extract the early fault characteristics of the rolling bearing. The feasibility and efficiency of this proposed method for the early fault diagnosis of rolling bearing have been verified by simulation and experiments.

摘要： 针对复杂工况下电机轴承故障特征不明显的问题,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-pointSymmetric Mode Decomposition,ESMD)与快速谱峭度联合分析的电机轴承故障诊断方法.首先将复杂故障信号进行ESMD分解得到若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用信息熵与相关性选取有效IMF并由其信息熵确定信号重构的权重;利用快速峭度图自适应的确定带通滤波器的最佳滤波频带,对重构信号进行带通滤波;然后解调滤波信号分析,从平方包络谱中提取出相应故障的特征频率.最后通过试验分析表明,该方法可对故障信号进行有效降噪并提取出电机轴承故障特征,诊断出故障类型.%Aiming at the fault diagnosis of motor bearings in complex conditions, a fault diagnosis method for motor bearings based on the joint analysis of Extreme-point Symmetric Mode Decomposition (ESMD) and fast spectral kurtosis was proposed. First, a number of modal components (Intrinsic Mode Function, IMF) components were obtained by ESMD decomposition of the fault signal of motor bearing, and IMF was selected by information entropy and correlation, and the weight of the signal reconstruction was determined by its information entropy, and the best filter band of bandpass filter was selected by the fast kurtosis map, and the band pass of the reconstructed signal was carried out. Filtering, demodulation analysis, and extracting the fault characteristic frequency from the squared envelope spectrum. Finally, the experimental analysis shows that the method can effectively denoise the fault signal and extract the fault characteristics of the motor bearing, and diagnose the fault type.

摘要： 共振解调技术已被广泛应用于滚动轴承、齿轮、转子等重要机械部件的故障诊断,其核心是共振频带的确定.目前,谱峭度技术是应用最为成熟的共振解调技术之一.但是当轴承故障比较微弱时,利用峭度指标确定共振频带时容易受到环境中随机强干扰的影响.在这种情况下,包络谐噪比指标被提出用以替换峭度指标.但是利用包络谐噪比指标确定共振频带时容易受到非故障引起的周期性干扰的影响.为了克服以上缺陷,提出一种基于峭度和故障特征谐噪比的乘积(K*FCHNR)的共振解调技术,该技术对故障引起的周期性分量具有指向性,经过某铁路轴承试验台数据验证,该方法具有有效性和优越性.

摘要： 滚动轴承广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题不容忽视.为了提取滚动轴承的故障特征频率,本文提出了基于实验模态分析和共振解调的故障诊断方法.锤击法实验模态分析设备简单,操作方便,能够识别各元件的固有频率,为共振解调提供滤波参数.共振解调能够利用冲击脉冲含有宽广频谱的特点检测故障引起的瞬态冲击.对共振解调后的信号进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断轴承故障.分析了滚动轴承故障的实验信号,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性.

摘要： 介绍了滚动轴承的故障机理及共振解调的基本原理,利用DASP软件中的共振解调模块对外圈有故障的滚动轴承振动信号进行分析,试验结果与轴承故障完全吻合,证明了共振解调方法在轴承故障诊断中的有效性.

摘要： 共振解调技术是提取微冲击故障的有效方法.根据高频共振环节的实现形式可将共振解调技术可分为基于机械谐振和基于电子谐振的共振解调方法两大类.本文验证了机械谐振和电子谐振的方法在提取故障信息中的作用,通过仿真说明将两者有机的结合在一起能更有效地提取冲击故障.

摘要： 介绍共振解调技术和小波分析在提取微小冲击信息的应用方法,为该技术应用于故障诊断系统提取微小冲击的应用提供了理论依据.同时,介绍故障诊断系统的结构和工作原理,说明本系统在提取齿轮、轴承机械故障的微小冲击上有很大的应用前景.

摘要： 共振解调是一种常用的滚动轴承故障诊断方法,针对应用该方法时如何选择最优中心频率和带宽的问题,以共振频带包络谱特征为基础,提出了一种基于遗传算法和频域相关峭度的自适应方法.利用遗传算法强大的泛优化能力,应用频域相关峭度即滤出信号包络谱的相关峭度值设计适应度函数,通过选择、遗传和变异操作对带通滤波器的截止频率进行优化,寻找最优的共振频带进行解调.应用两组货车轮对轴承实测实验数据验证了本文方法的有效性和鲁棒性.

摘要： 本文从运用的视角出发,对重载提速列车走行部的安全进行了探讨,简要说明了走行部监测装置的工作原理以及所采取的关键技术,重点说明了共振解调技术运用在该装置中的优越性和先进性,举出四个典型案例来说明该装置在轴箱轴承监测预警、轮对踏面内部缺陷监测准确预警以及齿轮故障监测的准确性,突出说明了走行部监测装置在重载提速列车大面积开行的今天发挥了极大作用.另外本文还从机务现场出发,较为详细地阐述了走行部监测装置的日常设备管理、数据分折管理,运用管理、数据的转储与管理以及装置的检修,从而达到加强走行部监测装置的运用管理,确保重载提速机车运用安全的目的.最后本文还对走行部监测装置在运用中发现的问题及不足进行了探讨,并提出了改进建议.

摘要： 在基于共振解调原理的故障诊断设备中,频率跟踪抗混滤波器是进行信号处理的关键部分,本文从抗混滤波器的基本原理出发,介绍了共振解调技术的基本原理和数字化频率跟踪抗混滤波器的理论研究过程,即数字化动态抗混滤波器数学模型的建立.

摘要： 建立了斜齿轮扭转振动分析模型,仿真计算了模型的啮合刚度、啮合阻尼和振动响应,并运用共振解调技术对仿真信号进行解调分析,有效提取了斜齿轮齿面接触型故障的特征信息。

摘要： 本文提出了共振解调技术的数学模型,求解了该模型的脉冲响应,为该技术在正常低频振动中提取所夹带的微小冲击信号的应用提供了理论依据.同时介绍了采用共振解调技术在260轧机长轴轴承故障诊断中的应用效果,说明共振解调技术在提取齿轮、轴承机械故障的微小冲击信号的应用上是非常有效的。

摘要： 本发明公开了一种共振光通信中基于信道估计的信号解调方法，包括以下步骤：S1.发射信号的映射与调制；S2.电光调制器的输出光携带了发送信息，且会在共振腔内进行往复运动，导致每个周期发送的信号会在光上进行积累；光在共振腔内经过多次往返形成平稳状态后开始通信，此时，确定共振光通信系统的通信模型；S3.设计信道估计算法对共振光通信系统中的信道进行估计；S4.根据信道估计结果，对接收信号进行解调。本发明基于信道估计，填补了共振光通信系统中关于信号解调理论的空白，为共振光通信技术的发展提供了条件。

摘要： 本发明公开了一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，所述方法包括：采集时变转速工况下运行的旋转机械振动信号，并同步采集转速信号；利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率；以各个共振频率为滤波中心频率，以旋转机械最大故障频率的2倍为滤波半带宽，对所述振动信号进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号；计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱，即各个共振频带的幅值解调阶次谱；将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱。本发明能够提高幅值解调分析的准确性。

摘要： 本发明公开了一种共振光通信中基于信道估计的信号解调方法，包括以下步骤：S1.发射信号的映射与调制；S2.电光调制器的输出光携带了发送信息，且会在共振腔内进行往复运动，导致每个周期发送的信号会在光上进行积累；光在共振腔内经过多次往返形成平稳状态后开始通信，此时，确定共振光通信系统的通信模型；S3.设计信道估计算法对共振光通信系统中的信道进行估计；S4.根据信道估计结果，对接收信号进行解调。本发明基于信道估计，填补了共振光通信系统中关于信号解调理论的空白，为共振光通信技术的发展提供了条件。

摘要： 一种OFDM信号随机共振处理和解调装置，包括数字正交变换模块、数控本振模块、符号定时同步模块、实部信号阱内随机共振处理通道、虚部信号阱内随机共振处理通道、串/并转换与循环前缀去除模块、FFT模块、并/串转换模块和星座逆映射模块；其方法步骤为：1)中频数字信号正交变换；2)符号定时同步脉冲产生；3)重叠分段窗前后沿脉冲产生；4)基带复信号重叠分段；5)阱内随机共振处理；6)阱内随机共振模块输出信号暂态响应序列段去除；7)阱内随机共振模块输出信号稳态值提取；8)直流分量归零；9)串/并转换与循环前缀去除；10)FFT；11)并/串转换；12)星座逆映射，实现微弱OFDM信号的信噪比增强处理和正确解调。

摘要： 本发明公开了一种克服频域重叠干扰的多共振频带幅值解调分析方法，所述方法包括：采集时变转速工况下运行的旋转机械振动信号，并同步采集转速信号；利用共振频率不随转速变化的特点，从所述振动信号中定位多个共振频率；以各个共振频率为滤波中心频率，以旋转机械最大故障频率的2倍为滤波半带宽，对所述振动信号进行带通滤波，得到多个窄带滤波信号；计算各个窄带滤波信号的幅值包络信号，并以所述转速信号为基准阶次，构造各个包络信号的阶次谱，即各个共振频带的幅值解调阶次谱；将各个共振频带的幅值解调阶次谱幅值归一化后相乘，得到原始振动信号的多共振频带幅值解调阶次谱。本发明能够提高幅值解调分析的准确性。

摘要： 本发明公开一种变分模态分解和共振解调分析核电用泵冲击特征的方法，通过本征模态函数分量的均方差值确定分解的层数，利用相关性对信号进行重构，对重构信号进行包络分析，提取信号的特征，进行轴承故障的分析。本发明利用变分模态分解和共振解调对核电用泵冲击特征进行分析，提高了信号的分辨率，减弱噪声和其他振动信号的干扰、提高高频分辨率，避免故障信号的丢失和避免模态重叠。

摘要： 本发明公开了一种基于EEMD的滚动轴承自适应共振解调方法。该方法包括以下步骤：步骤1，在滚动轴承附近安装加速度传感器采集轴承运行时的振动信号；步骤2，对采集到的振动信号进行EEMD分解和重构，实现原始信号的自适应滤波；步骤3，初始化切比雪夫I型带通滤波器参数；步骤4，在峭熵比指标下使用网格搜索算法自适应寻优滤波器的中心频率和带宽；步骤5，对滤波后信号包络解调得到包络谱并结合轴承相关故障特征频率得出诊断结果。本发明采用二次滤波，增强轴承故障信号的同时实现共振解调的自适应性，较其他方法具有更高的可靠性和诊断精度。

摘要： 本发明公开了一种针对滚动轴承故障诊断的自适应频域窗经验小波变换共振解调方法，其包括如下步骤：步骤1、根据采集的参数指标，确定频域窗上、下截止频率变化波动范围；步骤2、构造经验小波函数，计算得到经验小波变换后的小波系数，重构出模态分量信号；步骤3、通过归一化处理最终确定模态分量信号的改进包络谐波信躁比；步骤4、以模态分量信号的改进包络谐波信躁比为最优适应度函数值，采用粒子群优化方法，确定最优频域窗的位置；步骤5、提取所述滚动轴承故障振动信号中的故障特征信息，完成针对滚动轴承故障诊断的共振解调分析；其能够灵活选取信号频带区间的方法，利用粒子群优化频域窗经验小波变换实现共振解调来诊断滚动轴承故障。

摘要： 本专利公开了一种共振频率可数字调节的共振解调器，它由二阶高通滤波器、四阶带通滤波器、检波器、二阶低通滤波器组成，该共振解调器输入信号V

摘要： 本实用新型公开了一种基于共振解调的无线振动传感器，包括依次连接的电荷放大调理电路、采集调理电路、高速高精度AD模块、ARM芯片和WIFI模组；所述的电荷放大调理电路的前端还设置有压电敏感元件。本实用新型将共振解调技术、无线传输集成到传感器中，一体化设计提高了系统可靠性、便捷性和智能性，传感器通过无线传输免去了布线麻烦，可同时部署多个测点进行测试，试验验证共振解调技术集成到传感器识别有效，同时通过算法前移到传感器端，可以减小中间数据传输量，具有很好的实用价值，后续可以将故障诊断逻辑进一步移植到传感器中，直接输出诊断结果进一步提高传感器智能性。