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题名谐波微弱信号特征的方差曲线周期识别法
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作者
薛强
田瑞兰
李海萍
关淮桐
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机构
石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室
石家庄铁道大学工程力学系
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
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出处
《振动.测试与诊断》
北大核心
2025年第1期51-56,199,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11872253,12072203,12032017)
河北省“三三三人才工程”资助项目(A202005007)
百名优秀创新人才支持计划资助项目(SLRC2019037)。
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文摘
针对随机因素和微弱信号初相位影响的问题,构造了强噪声背景下检测谐波微弱信号频率、相位的方差曲线周期识别法。首先,基于随机Melnikov函数和系统关于相位分岔图的周期特性,初步提出周期识别法;其次,论证分岔图和方差曲线具有一致性,进一步将周期识别法优化为方差曲线周期识别法;然后,基于频谱泄露最小原则,设计自适应离散傅里叶变换数据处理方法来解决由方差曲线不光滑而引起的结果不准确问题;最后,采用二次检测来解决检测系统中策动力信号与被测信号存在频差而导致动力学转迁的不明显问题。仿真结果表明,该方法不受被测信号初相位影响,可识别淹没在强噪声中的微弱信号,被识别信号的信噪比可低达-74.96 dB。列车轴箱轴承故障实验中获得的方差曲线周期现象清晰,也表明了该方法的工程实用性。
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关键词
轴承
故障诊断
信号处理
DUFFING系统
方差曲线周期法
自适应离散傅里叶变换
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Keywords
bearing
fault diagnosis
signal processing
Duffing oscillator
variance curve period method
adap⁃tive discrete Fourier transform
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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