谐波微弱信号特征的方差曲线周期识别法
作者:
作者单位:

1.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,050043;2.石家庄铁道大学工程力学系 石家庄,050043;3.石家庄铁道大学电气与电子工程学院 石家庄,050043

作者简介:

薛强,男,1977年5月生,博士生、讲师。主要研究方向为数字信号处理、微弱信号参数识别和故障诊断。曾发表《小波与相关函数算法在矿山震源定位中的应用》(《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2016年第29卷第4期)等论文。

通讯作者:

田瑞兰,女,1977年2月生,博士、教授、博士生导师。主要研究方向为非线性动力学及应用、早期故障诊断、力学超结构及装备动力学设计。 E-mail: tianrl@stdu.edu.cn

中图分类号:

TH133.33;TH17

基金项目:

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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    摘要:

    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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  • 收稿日期:2022-06-10
  • 最后修改日期:2022-08-05
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  • 在线发布日期: 2025-02-25
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