CN102937477A - 一种信号处理的双谱分析法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种信号处理的双谱分析法，包括步骤：振动信号检测、形态小波包滤波、希尔伯特变换和双谱分析。本发明可以提高对非高斯信号的处理能力。

Description

一种信号处理的双谱分析法
技术领域
本发明公开了一种信号处理的双谱分析法，尤其涉及一种振动信号处理的双谱分析法。
背景技术
振动信号分析诊断技术在滚动轴承监测技术中应用最为广泛.双谱分析法是近年来发展较快的现代信号分析方法之一,主要揭示信号的非线性和非高斯性.与功率谱不同的是双谱分析法保留了信号的相位信息,可以定量地描述信号中与故障密切联系的非线性相位耦合.双谱分析法有很强的消噪能力,理论上可以抑制高斯噪声。在实际振动信号频谱图上常伴有调制边频以及其他与故障无关的信号的影响,给识别故障频率特征设置了严重的障碍，所以信号处理的双谱分析方法十分有用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种信号处理的双谱分析法。
实现上述目的的技术方案是：一种信号处理的双谱分析法，包括以下步骤：
S1、振动信号检测：振动传感器获得振动信号，传递给分析处理单元；
S2、形态小波包滤波：利用形态小波包对原始信号进行多层小波包分解,并进行阈值重构；
S3、希尔伯特变换：首先对此信号进行零均值化处理,并实施Hilbert变换,得到信号的解析结果；
S4、双谱分析：假设观测数据x(i)(i=1,2,…,N),数据的采样频率为fs,在双谱域内,ω1与ω2轴的频率采样点数为N,将观测数据x(i)分成K段,每段数据有M个点,即N=KM,对每段数据进行零均值化处理,.对第j段数据作DFT变换。根据DFT系数,分别求出每段数据的双谱估计根据各段数据双谱估计的结果,进行统计平均得到观测数据x(i)的双谱估计。
该发明可以提高对非高斯信号的处理能力。
具体实施方式
下面描述本发明的优选实施例，包括以下步骤：
S1、振动信号检测：振动传感器获得振动信号，传递给分析处理单元；
S2、形态小波包滤波：利用形态小波包对原始信号进行多层小波包分解,并进行阈值重构；
S3、希尔伯特变换：首先对此信号进行零均值化处理,并实施Hilbert变换,得到信号的解析结果；
S4、双谱分析：假设观测数据x(i)(i=1,2,…,N),数据的采样频率为fs,在双谱域内,ω1与ω2轴的频率采样点数为N,将观测数据x(i)分成K段,每段数据有M个点,即N=KM,对每段数据进行零均值化处理,.对第j段的数据作DFT变换。根据DFT系数,分别求出每段数据的双谱估计根据各段数据的双谱估计的结果,进行统计平均得到观测数据x(i)的双谱估计。
本发明的原理是：利用信号处理的双谱分析法来实现振动信号的优化处理，提高对非高斯信号的处理能力。
以上结合实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种信号处理的双谱分析法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、振动信号检测：振动传感器获得振动信号，传递给分析处理单元；
S2、形态小波包滤波：利用形态小波包对原始信号进行多层小波包分解,并进行阈值重构；
S3、希尔伯特变换：首先对此信号进行零均值化处理,并实施Hilbert变换,得到信号的解析结果；
S4、双谱分析：假设观测数据x(i)(i=1,2,…,N),数据的采样频率为fs,在双谱域内,ω1与ω2轴的频率采样点数为N,将观测数据x(i)分成K段,每段数据有M个点,即N=KM,对每段数据进行零均值化处理,对第j段数据作DFT变换。根据DFT系数,分别求出每段数据的双谱估计根据各段数据双谱估计的结果,进行统计平均得到观测数据x(i)的双谱估计。
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