平稳和非平稳振动信号的处理方法综述
平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展
平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展①丁康(西安交通大学机械工程学院西安,710049)陈健林苏向荣(汕头大学机械电子工程系广东汕头,515063)摘要回顾了稳态或准稳态振动信号处理方法中的离散频谱分析与校正、细化选带频谱分析、解调分析和高阶谱分析,非平稳振动信号处理方法中的转速跟踪分析、短时傅立叶分析、Wi g n e r-V i l l e分布、小波分析和H i l b e r t-H u a n g变换的发展历史,论述了各类方法的原理,分析其特点和在工程中的应用,探讨了发展前景。
关键词:信号处理;频谱校正;解调分析;时频分析中图分类号:T N11.72;T H856概述在很多行业中,对实际测量的振动信号采用各种数字信号处理方法进行分析和处理,提取各种特征,用以参数检测、质量评价、状态监视和故障诊断,所以振动信号的数字处理方法一直是近10年的主要研究方向之一。
振动信号数字处理方法大致分为两类:一类是稳态或准稳态信号的各类处理方法,典型的有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析、解调分析和高阶谱分析等;第二类是非平稳信号的各类处理方法,典型的有转速跟踪分析、短时傅立叶分析、Wi g n e r-V i l l e分布、小波分析和H i l b e r t-H u a n g变换等。
近几年来盲信号分离和循环统计量也开始应用于振动信号分析中[1～2]。
1稳态或准稳态振动信号的处理方法稳态振动信号是指频率、幅值和相位不变的动态信号,主要的分析方法有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析、高阶谱分析。
对于频率、幅值和相位周期性变化的准稳态信号分析方法主要是解调分析。
1.1离散频谱分析与校正1965年库利-图基在计算数学杂志上首次提出快速傅立叶变换(F F T)以来[3],离散频谱分析实现了信号从时域到频域分析的转变。
F F T成为数字信号分析的基础,广泛应用于工程技术领域,所以F F T是信号处理的一个辉煌的里程碑。
物理实验技术中的振动信号处理方法与技巧
物理实验技术中的振动信号处理方法与技巧振动信号是物理实验中常见的一种信号，它包含了丰富的物理信息。
在物理实验中，如何正确有效地处理振动信号，对于研究现象、分析数据以及获得准确结果至关重要。
本文将介绍几种常用的振动信号处理方法与技巧，帮助实验人员充分利用振动信号的信息。
一、去噪方法与技巧在实验中，振动信号常常受到各种干扰，如电磁干扰、机械噪声等，这些干扰会降低信号的质量。
为了保证振动信号的准确性，必须对其进行去噪处理。
1.数字滤波器数字滤波器是一种常用的去噪方法。
常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器可以过滤高频噪声，而高通滤波器则可以过滤低频噪声。
根据实验需求选择合适的滤波器，可以有效去除噪声。
2.小波变换小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同频率的小波子信号。
通过选择合适的小波基函数和尺度，可以将噪声与信号有效分离，从而去除噪声。
小波变换在去噪中具有一定的优势，尤其适用于非平稳信号。
二、频域分析方法与技巧频域分析是振动信号处理中的一个重要步骤，它可以将时域信号转换为频域信号，进一步分析信号的频率成分、幅度、相位等信息。
1.傅里叶变换傅里叶变换是频域分析的基础方法之一，它可以将信号在时域和频域之间进行转换。
实验人员可以通过傅里叶变换得到信号的频谱图，进而分析信号的频率成分。
傅里叶变换的优点是简单易懂，但在处理非平稳信号时存在一定局限性。
2.短时傅里叶变换短时傅里叶变换是一种改进的傅里叶变换方法，可以处理非平稳信号。
它将信号分成若干小段，在每一段上进行傅里叶变换，然后通过描绘频率随时间变化的谱图来揭示信号的时频特性。
短时傅里叶变换在振动信号分析中应用广泛。
三、谐波分析方法与技巧谐波分析是对振动信号进行频域分析的一种方法，它可以分析信号中不同频率的谐波成分，揭示信号的特征和规律。
1.快速傅里叶变换快速傅里叶变换是一种高效的频域分析方法，可以快速计算信号的频谱。
通过快速傅里叶变换，可以快速得到信号中各个频率的幅度和相位信息，进而分析信号中的谐波成分。
基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述
基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述摘要：近年来，随着人民生活水平质量的提高，人们对于电力人员的需求也不断增加，促使风力发电工程的数量和规模也逐渐扩大。
风力发电工程作为一种复杂性的工程项目而言，其在具体的施工过程中所涉及到的技术内容也相对复杂，其不仅会涉及到土建工程和风力发电机组的安装工程以及调试运行等多方面的内容，而且它的工程量较大，施工任务也较为繁重。
且风力发电机组的安装工程在具体的建设过程中，通常会受到多种因素的影响，造成土建施工和基础安装过程存在较大的危险性，严重的话甚至会引发工程事故。
也正是因为风力发电机组安装工程具有一定的复杂性特征，施工技术人员也难以对安装质量与工程建设的安全进行有效把控。
而对于该工程项目而言，其安装质量的把控和安全管理是十分重要的，不仅可以促进电力企业的经济效益和社会效益得到良好的提升，还可以为人们的生产生活提供较为稳定可靠的电能。
关键词：风力发电机组；深度学习；ＳＣＡＤＡ；故障预警引言风力发电机组是一种生产可再生新型能源的设备，在近几年发展尤为迅速。
然而，由于天气状况等诸多因素，风电场的运行状况也会受到影响。
主要的轴承、齿轮箱最容易受到损伤，严重地影响了风力发电机组工作。
随着风力发电设备的装机容量不断增加，风机的频繁失效已成为困扰发电厂商和风电场所有者的一个重要问题。
风力发电机组是一种复杂的转动机械，它所处的位置往往风能资源丰富、人口稀少、昼夜温差大。
在这样的恶劣工作条件下，风速非常不稳定，造成设备受力瞬息万变，各个部件负载失衡。
长期在这种工作条件下，风力发电机组常常会发生故障，从而对其寿命造成很大影响。
因此，风力发电机组的故障诊断一直是我国研究的热点。
１风电机组故障预警方法水平轴发电的风电机组的发电机类型分别为带有齿轮箱的双馈式异步风电机组和没有齿轮箱的直驱式永磁同步风电机组。
相比之下，关于双馈式异步风电机组的研究较多，其主要原因在于双馈式异步风电机组齿轮箱是较易损坏部件，而直驱式永磁同步风电机组结构简单，运行可靠性较高。
《2024年基于EMD的机械振动分析与诊断方法研究》范文
《基于EMD的机械振动分析与诊断方法研究》篇一一、引言随着工业技术的快速发展，机械设备的运行状态监测与故障诊断变得越来越重要。
机械振动是反映机械设备运行状态的重要参数之一，对其进行准确的分析与诊断对于预防设备故障、提高设备运行效率具有重要意义。
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）作为一种新兴的信号处理方法，具有优秀的自适应性和非线性、非平稳信号的处理能力，已广泛应用于机械振动的分析与诊断中。
本文将针对基于EMD的机械振动分析与诊断方法进行深入研究。
二、EMD基本原理及应用EMD是一种自适应的信号处理方法，其基本思想是将信号分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF），每个IMF都包含信号中的一种振荡模式。
EMD通过识别信号中的局部极值点，构造上、下包络线，并计算包络线均值，从而得到一系列IMF分量。
这些IMF分量反映了信号在不同时间尺度上的振荡模式，因此可以有效地提取出信号中的有用信息。
在机械振动分析中，EMD可以用于提取振动信号中的特征信息，如频率、振幅、相位等。
通过分析这些特征信息，可以判断机械设备的运行状态，发现潜在的故障。
此外，EMD还可以与其他分析方法相结合，如频谱分析、小波分析等，进一步提高机械振动分析的准确性和可靠性。
三、基于EMD的机械振动诊断方法研究基于EMD的机械振动诊断方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：首先，通过传感器采集机械设备的振动信号，并进行预处理，如去噪、滤波等。
2. EMD分解：将预处理后的振动信号进行EMD分解，得到一系列IMF分量。
3. 特征提取：从IMF分量中提取出反映机械设备运行状态的特征信息，如频率、振幅、相位等。
4. 故障诊断：根据提取的特征信息，结合专家知识和经验，判断机械设备的运行状态，发现潜在的故障。
5. 结果验证：通过与其他诊断方法进行比较，验证基于EMD 的机械振动诊断方法的准确性和可靠性。
非平稳信号 的处理方法
非平稳信号的处理方法
随着现代科学技术的发展，越来越多的信号数据被应用到各种领域。
但是，许多实际的信号都是非平稳的，也就是说在时间上存在明显的变化。
这些信号的处理方法与平稳信号不同，需要使用一些特殊的技术。
非平稳信号处理的一种常见方法是时频分析。
时频分析是一种将信号在时间和频率上进行分析的方法。
它可以提供关于信号的动态变化和频率特征的信息。
常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和自适应时频分析（APTF）等。
另外，对于非平稳信号，也可以使用小波分析方法。
小波分析可以将信号分解成不同尺度的小波基函数，这样可以更好地表示信号的局部特征。
小波分析常用的方法有离散小波变换（DWT）、连续小波变换（CWT）和小波包分解等。
除了时频分析和小波分析，还有其他一些非平稳信号处理的方法，例如Kalman滤波、自适应滤波、时空分析等。
在实际应用中，需要
根据具体的信号类型和处理需求选择合适的方法。
总之，非平稳信号处理是一个广泛的领域，需要我们熟练掌握各种处理方法和技术，才能更好地应用到实际生产和科研中。
- 1 -。
抖动的波形如何才能稳定下来
抖动的波形如何才能稳定下来抖动指的是一个对象或系统在运动或振动过程中表现出不稳定、不规律的特点。
抖动的波形通常是因为受到外部干扰、内部能量失控或设计不当等因素的影响。
要使波形稳定下来，可以通过以下方法来解决问题。
1.优化系统结构和设计：波形的稳定性往往与系统的结构和设计密切相关。
通过改进设计、优化传动系统、减小能量损失等方法，可以降低抖动的发生频率和程度。
此外，合理选择材料、加强连接件等也可以提高系统的稳定性。
2.减小外部干扰：外部干扰是导致波形抖动的主要原因之一、可以通过增加阻尼装置、减小振动源的影响、隔离杂散振动等方法来减少外部干扰。
例如，在机械系统中增加减振器、隔离垫等可有效吸收振动能量，并减少波形的抖动。
3.控制能量输入和输出：波形抖动往往与能量的输入和输出不平衡有关。
通过控制能量的输入和输出，可以减小波形的抖动程度。
例如，在电路设计中，合理控制电流和电压的输入和输出，避免过大的能量波动。
4.增加反馈控制：反馈控制是一种常用的稳定系统的方法。
通过引入反馈环路，对系统的运行状态进行监测和调整，可以及时纠正系统的偏差，提高稳定性。
例如，在控制系统中加入PID控制器，可以实时校正输出信号，减小波形抖动。
5.调整工作参数：适当调整工作参数也可以改善波形的稳定性。
通过调整工作频率、改变振动幅度、控制输入信号的强度等方式，可以找到系统的最佳工作状态，降低波形的抖动。
6.使用滤波器和稳压器件：滤波器和稳压器件可以在信号传输中起到隔离干扰和平稳输出的作用。
通过合理选择滤波器和稳压器件，可以滤除频率过高的杂波和电压波动，减小波形抖动。
7.训练和调节：有些波形的抖动是由于操作人员或用户的不熟练或存在误操作导致的。
通过训练和调节，提高操作人员的操作技能和意识，可以减少人为因素对波形稳定性的影响。
综上所述，要使波形稳定下来，需要综合考虑系统结构和设计、外部干扰、能量输入和输出、反馈控制、工作参数、滤波器和稳压器件以及人为因素等多个方面。
平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展
用 的 频 谱 校 正 方 法* 丁康和谢明提出了三 + , , =年 )
+ = ( 点 卷 积 幅 值 校 正 法& 从理论上分析了这 * + , , ’年 ) + = ( 种 方 法 的 误 差& 朱利民等在三点卷积幅 * + , , ,年 )
位 和幅 值判据 综 合 判 定 和 识 别 单 频 率 成 分 的 方 法 ) 实现了单频率成分和频率间隔较大的多频率成分的 自动识别和校正 * 丁康 : 谢明等提 + , , ;年 <> > -年 )
& ’ ( 提 出 了 加 !" 进一步提高了离 # # $ # %窗 的 内 插 法 ) 散 高 次 谐波 参 数 的 分 析 精 度 * + , , -年 ) . " / 0 123 3 4 0 0 $
杨叔子等提出采用复调制细化谱分析 ) 将已产 铁林 : 生频谱进一步的密集频率成分分离开 ) 消除干涉 ) 再 用比值法进行校正以解决密集频率成分的校正问
平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展
丁 陈健林 康
西安 # $ % & & ’ ( ) 西安交通大学机械工程学院 "
!
苏向荣
广东汕头 # * % * & + , )
汕头大学机械电子工程系 " 摘 要
回顾了稳态或准稳态振动信号处理方 法 中 的 离 散 频 谱 分 析 与 校 正细化选带频谱分析解调分析和高阶
b算法简单计算速度快负频率成分和间隔较近的多频率成分产生的干涉现象对精度的影响小不依赖于窗函数解决了三点卷积幅值校正法不能校正频率和相位的缺点b不适用于频率过于密集的分析场合或连续谱bafa谱连续细化分析傅立叶变换法用a作全景谱对指定的一个频率区间进行细化运算先确定频率分辨率再确定计算频率序列最后用5a连续谱分析方法进行实部和虚部计算合成幅值谱和相位谱amp
HHT在震动信号处理中的应用
HHT在震动信号处理中的应用肖玲;吴建星;刘佳;陶慧畅【摘要】希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳信号的方法,它的核心是经验模态分解(EMD),但是EMD分解存在模态混叠等不足现象,针对这个问题引入了总体平均经验模分解(EEMD)算法.对实测的震动信号分别做两种算法的分解得到固有模态函数(IMF),再对其结果进行能量分析,绘制瞬时频率图、希尔伯特谱,得到信号震源的真实时频特征量,以便进一步分析震源类型,从而可以更好地实时预测震动灾害发生的可能情况.【期刊名称】《工业安全与环保》【年(卷),期】2013(039)004【总页数】5页(P32-36)【关键词】希尔伯特-黄变换;经验模态分解;总体平均经验模分解;固有模态函数【作者】肖玲;吴建星;刘佳;陶慧畅【作者单位】武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室武汉430081;武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室武汉430081;武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室武汉430081;武汉科技大学冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室武汉430081【正文语种】中文0 引言目前,井下实时在线监测监控技术广泛应用于安全领域,而对于实时监测的信号分析还有待进一步加强,震动信号是井下监测信号的一种,它可以预测预报井下采动地质灾害、瓦斯突涌以及井下突水等情况。
因此,对实时监测的震动信号进行准确、快速的分析判断是预测的前提。
现在对震动信号进行时频分析应用比较多的方法就是希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT),它是一种处理非线性、非平稳信号的方法,克服了传统傅里叶变换发生频谱泄漏和栅栏效应、小波变换不能分离相近谐波等方法的缺点,创造性的提出了经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD),从本质上对信号进行平稳化处理。
它能够将一个复杂信号分解成多个固有模态函数(IMF)分量之和,每个IMF 分量都反应了信号本身的物理信息,再对数据进行Hilbert 变换,计算各分量的瞬时频率等,得到信号的Hilbert 谱。
振动信号处理方法综述_李舜酩
第34卷第8期2013年8月仪器仪表学报Chinese Journal of Scientific InstrumentVol.34No.8Aug．2013收稿日期：2012-11Ｒeceived Date ：2012-11*基金项目：航空基础科学基金（2012ZD52054）资助项目振动信号处理方法综述*李舜酩1，郭海东1，李殿荣2（1．南京航空航天大学能源与动力学院南京210016；2．潍坊小型拖拉机有限公司潍坊261000）摘要：振动信号处理方法一直以来是研究的热点，对设备振动监测和故障诊断都至关重要。
近年来，振动信号的处理方法得到了快速发展，但仍需不断改进和完善。
对近年来的文献进行了分类总结，分别对传统方法中的幅值域分析法、傅里叶变换、相关分析和现代方法中的Wigner-Ville 分布、谱分析、小波分析、盲源分离、Hilbert-Huang 变换及高阶统计量分析的发展、特点以及应用进行了概述和对比分析，最后作出了总结与展望。
关键词：振动信号；处理方法；传统方法；现代方法中图分类号：V231．92文献标识码：A国家标准学科分类代码：590．25Ｒeview of vibration signal processing methodsLi Shunming 1，Guo Haidong 1，Li Dianrong 2（1．College of Energy and Power Engineering ，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ，Nanjing 210016，China ；2．Weifang Xiaotuo Tractor Co．，Ltd ，Weifang 261000，China ）Abstract ：Vibration signal processing method has been an active research topic all the time ，and the equipment vibra-tion monitoring and fault diagnosis are crucial．Though the vibration signal processing methods developed fast in re-cent years ，they still need to be improved and optimized．Some typical approaches referring to recent literatures are classified and summarized in this paper．The developments ，features and applications are presented and discussed for amplitude domain analysis ，Fourier transform ，correlation analysis in traditional methods ，and Wigner-Ville distribu-tion ，spectral analysis ，wavelet analysis ，blind source separation ，Hilbert-Huang transform ，higher order statistics anal-ysis in modern methods．Finally ，we make a conclusion for this paper and an overview is made to guide the future de-velopment in this field．Keywords ：vibration signal ；processing method ；traditional method ；modern method1引言信号是信息的载体，为了从实际测量的振动信号中提取各种特征信息，必须采取各种有效的振动信号处理方法进行分析，从而进行参数检测、质量评价、状态监测和故障诊断等，因此振动信号的处理方法已成为科学研究的热点之一［1］。
非平稳信号的分析与处理模型
数码相机定位摘要摘要在摘要的写作中一定要花3个小时以上，反复修改，一定要修改修改再修改，修改个10几稿才能过关。
在摘要中一定要突出方法，算法，结论，创新点，特色，不要有废话，一定要突出重点，让人一看就知道这篇论文是关于什么的，做了什么工作，用的什么方法，得到了什么效果，有什么创新和特色。
一定要精悍，字字珠玑，闪闪发光，一看就被吸引。
这样的摘要才是成功的。
非平稳信号分析与处理被广泛用于消噪、特征提取、状态识别、故障诊断等。
一般方法有时域分析、频域分析、时频联合分析。
本文先从统计特性简述非平稳信号的原理，以雷达信号为例研究非平稳信号的形式和特点。
然后对其中时域分析的时变参数自回归(AR)法做了深入研究。
基于经验模式分解法，对非平稳信号做平稳化处理，把非平稳信号分解成几个平稳的固有模式分量，在此基础上建立起我们的时变参数自回归(AR)模型。
分析经验模式分解法中端点不是极值点时对拟合包络线的误差影响。
对局部极值点集做平稳处理后，建立自回归(AR)模型，预测出端点附近的临近一个局部极值点，然后再做拟合和分解，削弱端点效应。
对模型的各项参数进行了检验和灵敏度分析，得到扩展维数对模型的阶数没有太大影响，并且模型阶数到达某一值后，阶数的增加不减小模型的误差。
最后分析评价模型对非平稳信号的分析和处理，提出了GM(1,1)对短数据信号的改进。
关键词：经验模式分解、时变参数自回归(AR)模型、功率谱、端点效应目录摘要 (1)1问题重述 (3)2问题分析 (3)3模型假设 (4)4符号说明 (4)5模型的建立与求解 (4)5.1问题一 (4)5.2问题二 (5)5.2.1模型一的准备 (5)5.2.2模型一的建立 (5)5.2.3模型一的仿真分析 (9)5.3模型二 (11)5.3.1建立模型二的基本步骤 (11)5.3.2去除端点效应的必要性分析 (12)6模型的检验 (14)7模型的灵敏度分析 (15)8模型评价与改进 (15)8.1模型的分析评价 (15)8.2模型改进 (15)9模型的应用前景 (16)10参考文献 (16)附录 (17)1问题重述信号的分析与处理是信息科学中发展最为迅速的学科之一。
旋转机械故障诊断中的信号处理技术综述
6、谱分析
总结 本次演示介绍了旋转机械故障诊断中常用的几种信号处理技术。这些技术在 分析设备的振动、声音等信号时具有不同的优势和特点。在实际应用中，可以根 据设备的类型和故障类型选择合适的信号处理方法，以提高故障诊断的准确性和 效率。随着科技的不断发展，更多的信号处理技术将会被应用到旋转机械故障诊 断中，为工业生产的稳定性和安全性提供更好的保障。
4、独立成分分析
4、独立成分分析
独立成分分析（ICA）是一种用于分离独立源信号的方法，它能够从复杂的混 合信号中找到主要的成分。在旋转机械故障诊断中，ICA可用于分析复杂的振动 信号，以识别出由不同故障源引起的振动。例如，通过ICA分析，可以区分由轴 承故障和齿轮故障引起的振动信号，从而更精确地诊断设备的故障类型。
1、傅里叶变换
1、傅里叶变换
傅里叶变换（FT）是信号处理领域中最基本的工具之一，它将时域信号转换 为频域信号，从而让我们能够看到信号在各个频率下的强度。在旋转机械故障诊 断中，通过FT可以分析设备运行时的振动、声音等信号，揭示其工作状态。例如， 通过对振动信号的FT分析，可以识别出轴承是否处于正常状态或出现故障。
2、基于神经网络的诊断技术
2、基于神经网络的诊断技术
基于神经网络的诊断技术是一种利用神经网络进行模式识别的技术。该技术 通过训练神经网络，使其能够根据输入的故障信号进行分类和识别，从而实现故 障诊断。该技术具有自适应性、鲁棒性和学习能力等优点，但需要大量的训练数 据和计算资源。
3、基于深度学习的诊断技术
5、神经网络
5、神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它能够学习和识别复 杂的模式。在旋转机械故障诊断中，神经网络可用于训练和识别设备的故障模式。 通过收集大量的正常和故障状态下的信号数据，可以训练神经网络对不同类型的 故障进行分类和预测。此外，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经 网络（RNN）也在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用，它们能够在复杂的信号 中提取出更有效的特征，从而提高故障诊断的准确性。
卡尔曼滤波处理非平稳信号
卡尔曼滤波处理非平稳信号卡尔曼滤波是一种常用的信号处理方法，用于估计和预测非平稳信号。
在实际应用中，我们经常会遇到信号包含噪声或其他干扰的情况，这就需要我们通过合适的滤波方法来提取有用的信息。
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，通过不断更新估计和协方差矩阵来减小估计误差，从而实现对非平稳信号的处理。
我们需要了解什么是非平稳信号。
非平稳信号是指在时间上具有明显变化的信号，例如心电图信号、股票价格等。
由于这些信号的特点是包含了各种噪声和干扰，我们无法直接从中获取有用的信息。
因此，我们需要使用卡尔曼滤波来处理这些非平稳信号。
卡尔曼滤波的基本原理是通过对信号的观测值进行估计和预测，并根据观测值与实际值之间的差异来修正估计值。
这个过程可以看作是一个反馈控制系统，不断根据新的观测值来更新估计值，从而逼近真实值。
卡尔曼滤波的核心思想是结合观测值和系统模型来进行估计。
观测值是指我们通过传感器或其他手段获取到的信号值，而系统模型则是对信号的演化规律进行建模。
通过将观测值与系统模型进行融合，我们可以得到一个更加准确的信号估计值。
在卡尔曼滤波中，我们需要定义两个重要的矩阵：状态转移矩阵和观测矩阵。
状态转移矩阵描述了信号的演化规律，而观测矩阵描述了观测值与信号之间的关系。
通过这两个矩阵，我们可以建立一个系统模型，用来对信号进行估计和预测。
卡尔曼滤波的核心步骤包括预测和更新。
在预测步骤中，我们利用系统模型对信号进行预测，得到一个初始的估计值。
在更新步骤中，我们根据观测值和预测值之间的差异，通过卡尔曼增益来修正估计值。
通过不断迭代这两个步骤，我们可以逐渐减小估计误差，从而得到一个更加准确的信号估计值。
卡尔曼滤波在实际应用中具有广泛的应用，例如航天、导航、无线通信等领域。
在这些领域中，我们常常需要对非平稳信号进行处理，以提取有用的信息。
卡尔曼滤波通过其高效的算法和良好的性能，成为了处理非平稳信号的重要工具。
总结一下，卡尔曼滤波是一种用于处理非平稳信号的有效方法。
非平稳信号处理方法
非平稳信号处理方法缺课课程感言二第五章非平稳信号处理方法一、主要内容经典的傅里叶分析能够完美地描绘平稳的正弦信号及其组合，但不能恰当地反映非平稳信号的特征。
许多随机过程从本质上来讲是非平稳的，例如语音信号、冲击响应信号、机组启、停机信号等。
必须寻找既能够反映时域特征又能够反映频域特征的新方法。
本章介绍短时傅里叶变换、小波变换和小波包分析等非平稳信号分析方法的原理、特点及其在工程中的应用。
5.1 短时傅里叶变换傅里叶变换用平稳的正弦波作为基函数，通过内积运算去变换信号，得到其频谱。
这一变换建立了一个从时域到频域的谱分析通道。
频谱X(f) 显示了用正弦基函数分解出x(t) 中任一正弦频率f 的总强度。
傅里叶谱分析提供了平均的频谱系数，只与频率f 有关，而与时间t无关。
傅里叶分析还要求所分析的随机过程是平稳的.1946年Gabor提出了窗口傅里叶变换，称为短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform, STFT）。
由加窗信的傅里叶变换产生短时傅里叶变换。
窗函数h(t)的选取是关键。
最优窗函数是高斯函数。
时间分辨率和频率分辨率一旦确定，则STFT在整个时频平面上的时频分辨率保持不变。
短时傅里叶变换能够分析非平稳动态信号，其基础是傅里叶变换，更适合分析准平稳(quasi-stationary)信号。
反映信号高频成份需要用窄时窗，而反映信号低频成份需要用宽时窗。
短时傅里叶变换不能同时满足这些要求。
5.2 小波变换近年来在工具和方法上有重大突破的小波变换，为非平稳信号分析展示了美好的前景。
“小波”就是小的波形。
所谓“小”是指局部非零，波形具有衰减性；“波”则是指它具有波动性，包含有频率的特性。
小波分析的思想来源于伸缩和平移方法。
1910年A. Haar提出的规范正交系1984年，J. Morlet在分析地震数据的局部性时引进了小波概念。
1986年，Y. Meyer构造出二进伸缩、平移小波基函数，掀起小波研究热潮。
非平稳信号 的处理方法
非平稳信号的处理方法
非平稳信号是指在时间上存在变化的信号，这种信号在实际应用中非常常见，例如心电图、语音信号、股票价格等。
由于其时间上的变化，非平稳信号的处理方法与平稳信号有所不同。
对于非平稳信号，我们需要进行信号分析，以了解其时间上的变化规律。
常用的信号分析方法包括小波变换、时频分析等。
小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地了解信号的频率特征。
时频分析则可以将信号在时间和频率上进行分析，以了解信号的瞬时频率和能量分布情况。
对于非平稳信号的处理，我们需要考虑信号的局部特征。
由于非平稳信号在时间上存在变化，因此其局部特征可能会发生变化。
例如，在语音信号中，不同的音节具有不同的频率和能量特征，因此我们需要对不同的音节进行不同的处理。
在股票价格中，不同的时间段可能会出现不同的趋势，因此我们需要对不同的时间段进行不同的分析和预测。
对于非平稳信号的处理，我们需要考虑信号的噪声和干扰。
由于非平稳信号在时间上存在变化，因此其噪声和干扰也可能会发生变化。
例如，在心电图中，信号可能会受到肌肉运动和呼吸运动的干扰，因此我们需要对这些干扰进行滤波处理。
在语音信号中，信号可能会受到环境噪声和语音失真的影响，因此我们需要对这些噪声和失真进行去除和修复。
非平稳信号的处理方法需要考虑信号的时间变化、局部特征、噪声和干扰等因素。
通过合理的信号分析和处理方法，我们可以更好地了解和利用非平稳信号，为实际应用提供更好的支持和服务。
希尔伯特振动分解
希尔伯特振动分解1. 介绍希尔伯特振动分解（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种用于分析非线性和非平稳信号的方法，它由希尔伯特谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）两部分组成。
该方法在信号处理、地震学、气象学等领域得到了广泛应用。
2. 希尔伯特谱分析希尔伯特谱分析是希尔伯特振动分解的第一步，用于将原始信号转换为希尔伯特谱。
希尔伯特谱描述了信号在不同频率上的能量分布情况。
2.1 希尔伯特变换希尔伯特变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，它通过计算信号的解析信号来实现。
解析信号是原始信号与希尔伯特函数的卷积结果，其中希尔伯特函数是一个复数函数，具有正频率和负频率分量。
2.2 希尔伯特谱希尔伯特谱是通过对解析信号进行傅里叶变换得到的频谱。
它描述了信号在不同频率上的能量分布情况，可以用于分析信号的频率特征和频率变化。
3. 经验模态分解经验模态分解是希尔伯特振动分解的第二步，用于将信号分解为一组固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）。
IMF是一组具有不同频率和振幅的函数，每个函数都是信号的局部特征。
3.1 极值点与包络线经验模态分解的第一步是寻找信号中的极值点和包络线。
极值点是信号中的局部最大值和最小值，包络线是通过连接极值点形成的曲线。
3.2 插值与平滑经验模态分解的第二步是对包络线进行插值和平滑处理。
这样可以得到一条平滑的包络线，以便更好地提取固有模态函数。
3.3 固有模态函数经过插值和平滑处理后，可以得到一条平滑的包络线。
然后，通过信号与包络线的差值得到第一条固有模态函数，再对这条函数进行极值点和包络线的提取，得到第二条固有模态函数。
依此类推，可以得到一组固有模态函数。
3.4 剩余项经验模态分解的最后一步是计算剩余项。
剩余项是原始信号与所有固有模态函数的叠加之差，它包含了信号中的高频成分和噪声。
振动信号分析方法在故障诊断中的应用
振动信号分析方法在故障诊断中的应用振动信号是机器设备运行时所产生的一种普遍存在的物理现象，而振动信号分析方法则是对这些信号进行分析、对比和评价的一种技术手段。
近年来，随着计算机技术和信号处理技术的不断发展，振动信号分析方法已经成为了机器设备故障诊断的重要工具之一。
本文将介绍振动信号分析方法在故障诊断中的应用。
一、振动信号的特点振动信号具有以下特点：1、高频性：机器设备的振动信号通常是高频的，一般在几百 Hz 到几千 Hz 范围内。
2、非线性：机器设备的工作状态和负载情况都会影响振动信号的特性，使得振动信号变得不稳定和复杂。
3、非平稳性：机器设备的振动信号随着时间的变化而变化，表现为非平稳信号。
4、信噪比低：机器设备振动信号的信噪比较低，需要利用信号处理技术提高信噪比。
这些特性使得振动信号的分析和识别比较困难。
二、振动信号分析方法振动信号分析方法主要有以下几种：1、时域分析：时域分析方法是将振动信号转化为时间序列，进行时间域上的分析。
常用的时域分析方法有均值、方差、峰值、波形等。
2、频域分析：频域分析是将振动信号作为一个频率函数，进行频域上的分析。
常用的频域分析方法有快速傅里叶变换、功率谱密度、频谱等。
3、时频域分析：时频域分析是将振动信号同时考虑在时间域和频域上的变化，能够更好地反映信号的非平稳性和非线性性质。
常用的时频域分析方法有小波变换、时频分析等。
4、特征提取：特征提取是从原始振动信号中提取出有代表性的特征值，从而实现对故障的识别和分类。
常用的特征提取方法有时域参数、频域参数、时频域参数等。
三、振动信号分析方法在故障诊断中的应用主要分为以下两个方面：1、故障检测：通过对机器设备产生的振动信号进行时域分析、频域分析和时频域分析等方法，可以提取出有代表性的特征值，进而对设备是否存在故障进行检测。
例如，当机器设备内部出现故障时，会产生一系列不同于正常运行状态的振动信号，经过信号处理和分析后，可以检测出故障的存在。
轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的处理方法
【主题】轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的处理方法一、引言在现代制造业中，轧机是一种用于金属材料加工的重要设备，扭振非平稳瞬态冲击信号则是在轧机运行中常见的一种形式。
如何有效地处理这类信号，对于确保轧机运行稳定、延长设备寿命具有重要意义。
本文将着重讨论轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的处理方法，并结合实际案例进行深入探讨。
二、轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的特点1. 非平稳性：轧机在运行时，受到各种外部因素影响，导致扭振信号的频率、幅值等参数随时间发生变化，表现出非平稳性特点。
2. 瞬态性：轧机在启动、停止或负载变化等过程中，扭振信号会出现短时间内的冲击性变化，具有瞬态性。
3. 冲击性：扭振信号在非平稳瞬态过程中，往往会受到外界冲击力的影响，呈现出冲击性的特点。
三、处理方法1. 信号采集与预处理在处理轧机扭振非平稳瞬态冲击信号时，首先需要对信号进行准确采集，并进行预处理，包括滤波、去噪等步骤，以保证后续分析的准确性和可靠性。
2. 特征提取与分析通过提取扭振信号的频率、幅值、波形等特征参数，结合时频分析等方法，对信号进行深入分析。
可以借助小波变换、Hilbert-Huang 变换等手段，对信号的时变特性进行更全面的探索。
3. 模式识别与预测基于对扭振信号特征的分析，可以建立相应的模式识别模型，用于预测轧机运行中可能出现的异常情况，以便及时采取有效的措施进行调整和维护。
4. 智能监测与反馈利用机器学习、人工智能等先进技术，实现对轧机扭振信号的智能监测和实时反馈，以提高设备运行的智能化水平和自适应能力。
四、案例分析以某轧机厂家为例，他们针对轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的处理方法进行了深入研究，并结合上述处理方法开展了实际应用。
通过精准的信号采集与预处理，结合特征提取与分析，他们成功发现了轧机在特定工况下的瞬态扭振冲击信号，并建立了相应的模式识别与预测模型。
在实际生产中，他们利用智能监测系统实时跟踪并反馈轧机运行状态，有效预防了潜在的运行异常，提高了设备的稳定性和安全性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
平稳和非平稳振动信号的处理方法
周景成
（东华大学机械工程学院，上海 201620）
摘要：本文主要综述了当前对于平稳和非平稳振动信号的处理方法及其优缺点，同时列举了目前振动信号处理的研究热点和方向。
关键词：稳态非稳态振动信号处理；方法；优缺点。
1．稳态与非稳态振动信号的界定
稳态振动信号是指频率、幅值和相位不变的动态信号，频率、幅值和相位做周期性变化的信号称为准稳态信号，而对于频率、幅值和相位做随机变化的信号则称为非稳态信号。
2. 稳态或准稳态振动信号的主要处理方法及其优势与局限
对于稳态振动信号，主要的分析方法有离散频谱分析和校正理论、细化选带频谱分析和高阶谱分析。
对于准稳态信号主要采用的是解调分析。
对于非稳态振动信号主要采用加Hanning窗转速跟踪分析、短时傅里叶变换、Wigner-Ville 分布和小波变换等。
对于任一种信号处理方法都有其优势和劣势，没有完美的，具体在工程实际中采用哪一种分析方法得看具体的工程情况而定，不能一概而论。
2. 1 离散频谱分析与校正
离散频谱分析是处理稳态振动信号的常用方法，离散频谱分析实现了信号从时域到频域分析的转变。
FFT成为数字信号分析的基础，广泛应用于工程技术领域。
通过离散傅里叶变换将振动信号从时域变换到频域上将会获得信号更多的信息。
对于这一方法，提高信号处理的速度和精度是当下两个主要的研究方向。
由于计算机只能对有限多个样本进行运算，FFT 和谱分析也只能在有限区间内进行，这就不可避免地存在由于时域截断产生的能量泄漏，离散频谱的幅值、相位和频率都可能产生较大的误差，所以提高精度成为近一段时间主要的研究方向。
上世纪70年代中期，有关学者开始致力于离散频谱校正方法的研究。
目前国内外有四种对幅值谱或功率谱进行校正的方法：(1)比值校正法(内插法)；(2)能量重心校正法；(3)FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法；(4)相位差法。
四种校正方法的原理和特点见表1[1].
从理论上分析，在不含噪声的情况下，比值法和相位差法是精确的校正法，而能量重心法和FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法是精度很高的近似方法。
随着频谱校正技术的发展和不断完善，越来越广泛地被应用于分析各种实际问题和各类动态信号分析系统中，根据应用对象特点的不同，采用不同的校正方法。
一般在只需要较高幅值精度时，多采用方法简便的三点卷积幅值法；需要精确的频率和相位采用比值法；在噪声较大时，采用相位差校正法或FFT+FT谱连续细化分析傅立叶变换法。
2. 2 细化选带频谱分析
振动信号中, 对密集型频谱的分析采用细化选带频谱分析方法, 该方法有
多种, 如复调制细化、相位补偿细化、Chirp- Z 变换、最大熵谱分析等, 其中
工程应用最广泛的是复调制细化选带频谱分析。
主要研究工作在提高分析精度、细化倍数和分析速度。
复调制细化谱分析方法，简称Zoom FFT(或ZFFT)，又称为选带频率细化分析方法，是信号处理领域在上世纪70年代发展起来的一项新技术。
传统的复调制细化谱分析方法采用：移频(复调制)一低通数字滤波一重抽样一FFT及谱分析一频率成分调整，这种方法因物理概念非常明确，所以一直沿用到今。
但存在以下的缺点：(1)需要很大的内存空间来存放中间数据；(2)低通滤波器的过渡带将带来分析频带两端谱线的幅值误差，细化倍数越大，误差越大；(3)计算量较大和频率成分调整较复杂。
这些缺点使最大细化倍数和精度都受到很大限制，对用软件实现ZoomFFT 的影响尤为巨大，这时最大细化倍数一般不超过150倍。
2. 3 包络分析(解调分析)
包络分析主要用于机械设备故障分析。
具有齿轮、滚动轴承的机械设备故障, 一般有周期性的脉冲冲击力, 产生振动信号的调制现象, 在频谱上表现为在啮合频率或固有频率两侧出现间隔均匀的调制边频带。
采用解调分析方法, 从信号中提取调制信息, 分析其强度和频次就可以判断零件损伤的程度和部位。
信号的频率成分在调制边频带内，这个问题还有待解决。
表1 四种校正方法的原理和特点
2. 4 高阶谱分析
在振动信号分析中,,多是假设信号具有线性、高斯性和最小相位的性质, 但实际信号中有时含有非线性、非高斯性或非最小相位性质的成分。
周期信号与准周期信号、复杂机械系统的自激信号和故障信号等可当作非高斯信号处理。
高阶谱是分析非高斯信号的有力工具, 它从更高阶概率结构表征随机信号, 可以弥补二阶统计量(功率谱) 不包含相位信息的缺陷。
高阶谱在振动信号中的应用研究刚刚开始。
2. 5 加Hanning窗转速跟踪分析
根据旋转机械的转速进行整周期采样, 作DFT 求出与转频相关的各次谐波信号幅值与相位。
在进行旋转机械的升降速过程或动平衡分析时，转速跟踪分析方法是精确分析振动谐波信号幅值和相位的一种应用广泛的信号处理方法。
其实质是根据旋转机械的转速进行整周期采样，作DFT求出与转频相关的各次谐波信号幅值与相位。
如果采集转子旋转一周的振动信号作为一个样本，对其进行DFT，则第一条谱线就是转频分量，第二条谱线就是二倍频，依次类推。
谱线非常密集，所以只能加矩形窗，不能加其它窗函数，否则会产生谱线干涉现象，各阶频率成分的幅值和相位都会产生很大误差[463。
这种分析方法特别适用于具有滑动轴承的旋转机械振动信号的分析，在此种工况下振动信号中只有转频和高次谐波分量成分。
加Hanning窗转速跟踪分析的具体步骤为(1)根据要分析的谐波阶次将一次采样样本所包含的整周期数扩大一倍进行整周期采样；(2)对采样得到的样本信号加同点数的Hanning窗；(3)进行DFT计算；(4)将偶数项谱线提取出来乘以加窗恢复系数就是需要分析的各次谐波的幅值和相位。
为了提高计算效果，也可以直接计算出偶数项谱线的幅值和相位。
如果没有非周期成分的干扰信号，这种方法与传统转速跟踪分析方法得到的结果也是相同的。
2. 6 短时傅立叶变换
信号傅立叶变换前乘上一个时间有限的窗函数, 并假定非平稳信号在分析
窗的短时间隔内是平稳的。
具有不变窗的短时Fourier 变换更适合应用在准稳态信号分析的场合。
2. 7 Wigner-Ville 分布
Wigner-Ville分布具有明确的物理意义, 它可被看作信号能量在时域和频域中的分布。
但多分量信号的Wigner-Ville分布会出现交叉项。
当信号含有较多的频率成分或其频率成分靠得较近时,Wigner-Ville 分布所产生的交叉干扰项问题仍然没有得到很好的解决,
2. 8 小波变换
小波变换是上世纪80年代后期发展起来的一门新兴的应用数学分支，在工程应用领域，特别在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别和量子物理等领域，小波变换被认为是工具及方法上的重大突破。
小波变换具有多分辨特性，可以由粗及精地逐步观察信号, 也可以看成是用一组带通滤波器对信号作滤波。
通过适当地选择尺度因子和平移因子, 可得到一个伸缩窗, 只要适当的选择基本小波, 就可以使小波变换在时、频两域都具有表征信号局部特征的能力。
但存在如下问题:
(1) 怎样选取合适的时域与频域分辨率的问题仍未很好解决。
(2) 小波变换对信号的奇异点非常敏感。
在实际采样得到的振动信号中, 由于不可避免地存在各种干扰信号, 所以信号中的奇异点特别多,到底是故障信息产生的奇异点还是干扰信号产生的奇异点是很难判断的[2]。
2. 9 Hilbert-Huang 变换
Hilbert-Huang 变换将时间信号经过经验模态分解成为一组本征模函数,
再进行Hilbert 变换。
与傅立叶变换以余弦函数为基底进行信号分解不同, Hilbert-Huang变换局部性能良好而且是自适应的, 对稳态信号和非平稳信号
都能进行分析[3]。
3. 研究热点和发展方向
近十年来，盲信号处理成为信号处理领域的一个研究热点，其理论也不断地深入和完善，盲源分离作为盲信号处理的一个分支，已成功用于地震勘探、移动通信、图像增强、语音信号处理和阵列信号处理及生物医学工程。
随着技术的发展与进步，非平稳信号盲源分离方面的研究更是盲源分离研究的热点，因为该问题的解决有着重要的理论意义和使用价值[4]。
［1］丁康，陈健林，苏向荣.平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展［J］.
振动工程学报，2003，16（1）：1-3.
［2］屈建社，陈勇，古康等. 快速小波变换在非平稳振动信号分析及实现［J］.
兵工自动化，2010，29（7）：1.
［3］李建伟，许宝杰，韩秋实. 非平稳振动信号分析中Hilbert—Huang变换的对比研究［J］.机械强度，2006，28（2）：165.
［4］田立芳，张立毅.基干非平稳信号盲源分离的研究［J］. 太原理工大学硕士学位论文,2007:1.。