检索结果-内蒙古大学图书馆

工矿自动化 2025年第3期51卷 70-77页

作者：游卿华伍鹏马波北京化工大学机电工程学院北京100029 北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029

针对目前带式输送机托辊轴承声信号增强方法存在过度降噪导致信号失真、适应性差,提取复杂声场特征效果较差等问题,提出一种基于直方图噪声估计和维纳滤波的带式输送机托辊轴承声信号增强方法。首先,计算轴承声信号各频带功率谱,构建功... 详细信息

针对目前带式输送机托辊轴承声信号增强方法存在过度降噪导致信号失真、适应性差,提取复杂声场特征效果较差等问题,提出一种基于直方图噪声估计和维纳滤波的带式输送机托辊轴承声信号增强方法。首先,计算轴承声信号各频带功率谱,构建功率谱直方图进行噪声谱估计,并对噪声谱进行一阶递归平滑;其次,利用噪声谱估计计算维纳滤波增益函数,得到维纳滤波降噪后的声信号;然后,对降噪后的声信号进行包络谱分析,通过对比实际测得的故障特征频率和理论的故障特征频率,实现对带式输送机托辊轴承故障诊断。实验和现场测试结果表明:基于直方图噪声估计和维纳滤波的带式输送机托辊轴承声信号增强方法得到的包络谱中含有明显的故障频率及其倍频成分,实验数据信噪比至少提升了1.14 dB,现场数据信噪比至少提升了1.04 dB,轴承故障特征提取效果较好,可实现环境噪声干扰严重下的带式输送机托辊轴承声信号增强。

关键词：带式输送机托辊轴承声信号增强直方图噪声估计维纳滤波

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基于声阵列与小波变换的柴油机噪声特征提取方法研究

基于声阵列与小波变换的柴油机噪声特征提取方法研究

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作者：冯明芳哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

由于声信号测量具有非接触测量和对早期故障敏感的特点,在机械诊断领域受到了广泛的关注,同时时频分析—小波变换能分析非平稳信号的特征,故本文基于声阵列与小波变换开展了柴油机配气机构噪声的特征提取分析:通过阵列布置研究得到了适... 详细信息

由于声信号测量具有非接触测量和对早期故障敏感的特点,在机械诊断领域受到了广泛的关注,同时时频分析—小波变换能分析非平稳信号的特征,故本文基于声阵列与小波变换开展了柴油机配气机构噪声的特征提取分析:通过阵列布置研究得到了适宜的声阵列间距、数目以及测量距离等数据,之后用声阵列传感器进行了数据的采集。然后将得到的阵列数据使用固定波束形成算法进行阵列信号的初步处理,用来提升声学信号信噪比低这一缺陷,并用信号增强指标来评判增强后声信号的质量提升效果。实验结果表明该方法提升了信号的信噪比。然后详细介绍了时频分析小波变换的基础理论知识,分析了其在信号分解中的优势。并针对小波基函数选取方法的主观性,提出了一种基于主成分分析的小波基函数选取方法,与传统小波基选取方法结合,得到了一个进行小波基函数选取的分析软件。最后针对信号非平稳性的特点,将小波变换引入到信号的特征提取中。研究了一种将主成分分析应用到连续小波变换中的特征提取方法,即把高维的矩阵信息降维到包含大量信号信息的主成分分量中,得到了表征柴油机信号的特征参数值,并利用主成分分量再次对信号频率成分进行分析,得到了柴油机在气门间隙变化后信号的特征频率段的变化。之后利用常用的小波包频带能量法以及之前的频谱分析,确定了适合小波包分解的层次并且得到了不同状态下信号频带能量的差异。最后通过实验分析结果得知,声阵列信号与小波变换相结合的特征提取方法在机械诊断中是行之有效的。

关键词：柴油机声阵列声信号增强小波变换特征提取

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LCMP波束形成算法与应用

LCMP波束形成算法与应用

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作者：李泳郑州大学

学位级别：硕士

基于麦克风阵列的声学测量技术能够增强期望方向信号、抑制干扰和背景噪声,在结构的NVH分析、电力与石化行业的超声检测等方面得到了广泛应用。然而机械加工大都处于混响、强背景干扰环境,这给声学检测的开展带来了挑战。LCMP波束形成... 详细信息

基于麦克风阵列的声学测量技术能够增强期望方向信号、抑制干扰和背景噪声,在结构的NVH分析、电力与石化行业的超声检测等方面得到了广泛应用。然而机械加工大都处于混响、强背景干扰环境,这给声学检测的开展带来了挑战。LCMP波束形成算法能够根据需求灵活选取不同的线性约束,具有良好的应用性能。因此本文面向机械加工过程的在线声学检测,考虑混响声场环境,开展LCMP波束形成算法及其在加工检测中的应用研究。本文的主要工作如下:(1)研究了LCMP鲁棒自适应波束形成算法。阐述了LCMP波束形成算法的基本模型,通过数值仿真探究了线性约束对LCMP算法性能的影响。进一步针对由导向矢量失配及阵列扰动等误差导致的算法性能下降,研究了两种鲁棒自适应算法—基于缩放投影和可变对角加载的广义旁瓣相消实现。最后通过开展不同信干比条件下的远场声源定位测试实验,发现可变对角加载算法具有更好的鲁棒性。(2)研究了基于时空模型的LCMP算法。基于混响声场环境模型,通过仿真探究了可变对角加载算法在不同混响水平下的定位性能,探讨了其关键控制参数的选取。考虑到去混响需要(难以得到的)信道脉冲响应,开展了基于时空模型的LCMP声信号增强算法研究,通过仿真与实验验证了该算法的有效性。(3)开展了加工检测的应用测试研究。结合发展的LCMP声信号增强算法,分别开展了混响环境下汽车飞轮敲击振动噪声以及磨削加工噪声测试与信号增强实验,探讨了该方法在加工检测应用中的适用性。通过本文研究工作的开展,建立了混响环境下的声信号增强方法,这对开展机械加工过程在线声学检测具有一定的应用价值。

关键词：麦克风阵列 LCMP波束形成混响环境声信号增强声学检测

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基于SWT与麦克风阵列的滚动轴承声学诊断方法

基于SWT与麦克风阵列的滚动轴承声学诊断方法

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作者：卢显达广州大学

学位级别：硕士

轴承广泛应用于各种行业的机械设备中,轴承的故障诊断是故障诊断领域中发展的重点,由于滚动轴承的损坏而引起设备运行故障的情况在旋转机械中约占30%。某些高温、腐蚀、大型机械、有相对运动状态等场合,不便于采用接触式振动测量,而声... 详细信息

轴承广泛应用于各种行业的机械设备中,轴承的故障诊断是故障诊断领域中发展的重点,由于滚动轴承的损坏而引起设备运行故障的情况在旋转机械中约占30%。某些高温、腐蚀、大型机械、有相对运动状态等场合,不便于采用接触式振动测量,而声信号测量具有非接触和对早期故障敏感的特点。本文针对不便进行接触测量的滚动轴承,以非接触式的麦克风传感器阵列作为信号采集方式,结合波束形成优化算法、同步压缩小波变换作为声信号处理方法展开基于声信号的滚动轴承故障诊断方法研究。结合两种算法,使信号信噪比和时频分辨率得到提高,同时优化了同步压缩小波变换对噪声的敏感性。本文主要工作内容如下:分析了麦克风阵列的结构模型及信号采集原理,对基于奇异值加权的波束形成声信号增强预处理的原理及算法介绍。并对滚动轴承的结构和其故障声学机理进行分析,指出对声学诊断的优点和难度。研究滚动轴承诊断的方法,介绍了时域指标分析、特征频率分析及时频谱、包络谱分析的原理及其应用。本文还详细介绍了小波变换和同步压缩小波变换的基本原理理论及其算法应用编写的实现,利用Matlab软件平台进行仿真分析以及通过相关实验进行算法验证。本课题还完成了滚动轴承声阵列故障模拟实验台的设计和搭建,并对整体的硬件系统的设计进行了介绍。基于LabVIEW和Matlab软件系统根据相关理论算法的原理进行编写程序,实现整体算法的应用。软件系统部分由数据采集及储存、麦克风阵列声信号增强、同步压缩小波变换信号处理重构、时域波形及时域参数指标分析、时频谱分析、频谱及包络谱分析等模块构成。本文最后通过设计搭建的滚动轴承故障模拟实验平台进行实验数据采集,对采集的实验数据处理后,进行结果分析,初步验证了本文研究的算法的有效性,所编写的软件系统的可行性,实现了预期的目标。

关键词：滚动轴承故障诊断同步压缩小波变换麦克风阵列声信号增强

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