旋转机械振动信号的高阶统计特性分析

发布时间：2021-11-02 13:09

　　本文详细阐述了高阶统计分析理论,在此基础上设计了一系列仿真实验验证理论。然后利用双谱、双相干谱以及1（1/2）维谱这些高阶统计分析方法,对汽轮机异常振动信号、齿轮点蚀故障、裂纹故障振动信号进行分析,结果表明,采用高阶谱分析性能稳定、灵敏度高,可有效抑制振动信号中的高斯噪声,同时还可以分析比较出故障发展过程中信号相位耦合变化情况,得出比经典分析方法更有效的故障特征提取手段,从而更有利于后续的故障诊断。 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

高斯白噪声信号的经典信号分析

声信号{二(。)}，其均值为。，方差为1，采样频率fs一300石及，共采集样本4096点。对其进行经典信号分析，如图3一l所示，由上至下分别是高斯信号振动时间序列(取开始一小段展示)、归一化峭度、偏度、功率谱(以对数谱形式给出)。由时序图可以看出，此高斯信号振幅不固定，没有周期性，是一个典型的随机信号;归一化的峭度在其均值3.0055附近小幅波动;偏度也随着时间在其均值0.05附近小幅波动;功率谱杂乱无规律，全频域内幅度变化不大，这说明对白噪声的仿真是比较成功的。所以，在误差允许范围内，高斯信号的归一化峭度等于3

均值附近的波动也越发的微弱，这说明混合信号的非高斯性越发的增强。理论上，纯高斯信号、纯正弦信号的偏度恒等于0，不过由于样本点有限以及仿真的误差，图3一4中的4组实验偏度均值都不为O，但是值都很小，且波动也十分微小，所以在误差允许范围内可近似认为，它们的偏度都为0，都是对称分布的无偏斜信号。由功率谱可以看出，随着正弦信号的振幅增大，混合信号的功率谱峰值增大，正弦信号对应频率的谱峰也渐渐清晰，这与信噪比升高是一致的。从经典分析可以看出，正弦信号叠加高斯白噪声后，仍然是一个非高斯无偏斜信号，所以对上述4个实验进行双谱分析


本文编号：3472052