CN107368686A - 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法 - Google Patents

基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107368686A
CN107368686A CN201710608569.XA CN201710608569A CN107368686A CN 107368686 A CN107368686 A CN 107368686A CN 201710608569 A CN201710608569 A CN 201710608569A CN 107368686 A CN107368686 A CN 107368686A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grubbs
mean curve
instantaneous frequency
moment
prewitt
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710608569.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN107368686B (zh
Inventor
窦春红
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Weifang University
Original Assignee
Weifang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Weifang University filed Critical Weifang University
Priority to CN201710608569.XA priority Critical patent/CN107368686B/zh
Publication of CN107368686A publication Critical patent/CN107368686A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107368686B publication Critical patent/CN107368686B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
    • G01M7/025—Measuring arrangements
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，采用短时傅里叶变换将原始信号转换为时频谱图，采用Prewitt检测算法获得多条脊带，采用Grubbs检验排除每条脊带的异常值，通过叠加构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带，采用Grubbs检验排除合成脊带的异常值，计算合成脊带的均值曲线，对均值曲线进行平滑处理，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间，将平滑均值曲线及其置信区间映射到目标脊线上，得到目标脊线的参考线和局部搜索区间，采用非延迟代价函数提取目标脊线。本发明适合于估计复杂多分量变频信号的瞬时频率，克服了传统方法在机械振动信号瞬时频率估计中的缺陷，估计结果的准确度和精确度高，便于工程应用。

Description

基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
技术领域
本发明涉及旋转机械状态监测与故障诊断领域，具体涉及基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法。
背景技术
由于工作环境的复杂性，旋转机械经常工作在变速条件下。瞬时频率估计是评估旋转机械运行状态及进行故障诊断的重要前提。目前常用的瞬时频率估计方法是一步代价函数法（one-step cost function）。一步代价函数法能够在局部频率范围内搜索脊点，但是局部频率范围的中心点依赖于上一个脊点的位置，这导致一步代价函数存在着延迟。此外，局部频率范围的宽度是根据经验随意设置的，且在任何时刻的宽度都是固定的，不能随着时间发生变化，这导致一步代价函数缺乏足够的自适应性。上述缺陷导致一步代价函数法在估计瞬时频率时准确度和精确度较低。
发明内容
本发明要解决的问题是针对以上不足，提出基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法。与现有方法相比，本发明将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间，因此局部频率搜索范围的中心点不依赖上一个脊点的位置，没有任何延迟，局部频率搜索范围能够自动设定，搜索带宽能够随着时间的变化而自动变化，瞬时频率估计结果的准确度和精确度高。
为解决以上技术问题，本发明采用以下方案，提供基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用短时傅里叶变换算法将信号x（k）（k=1, 2, …,N）转换为时频谱图，N代表信号的长度；
步骤2：从时频谱图中选取一块具有较高信噪比的局部区域，采用Prewitt检测算法将该局部区域转换成二值图像，二值图像包含多条脊带；局部区域是指至少包含两条脊带，信噪比大于80dB的区域；
步骤3：采用Grubbs检验算法排除每条脊带上下边缘的异常值；
步骤4：将上述多条脊带按照相互之间的运动学比例关系叠加到其中一条轮廓最完整的脊带上，构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带；运动学比例关系是指脊带所对应的机器部件之间的传动比；
步骤5：采用Grubbs检验算法排除上述合成脊带上下边缘的异常值；
步骤6：计算上述合成脊带的均值曲线，采用五点三次平滑算法对均值曲线进行平滑处理，得到平滑均值曲线，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间；
步骤7：将上述平滑均值曲线及其置信区间按照平滑均值曲线与待估计目标脊线之间的运动学比例关系映射到目标脊线上；
步骤8：将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间；
步骤9：采用非延迟代价函数在每个时刻所对应的局部搜索区间内搜索脊点，确定每个时刻所对应的瞬时频率，最后得到整个时间区间上的瞬时频率。
进一步地，所述步骤1中短时傅里叶变换算法包括以下步骤：
1）对信号x（k）进行短时傅里叶变换：
，
TF(t, f)代表信号x（k）的短时傅里叶变换结果，t代表时间因子，f代表尺度因子，函数w(z)代表自变量为z的窗口函数；
2）计算信号x（k）的时频谱：
，
spectrogram(t, f)代表x（k）的时频谱。
进一步地，所述步骤2中Prewitt检测算法包括以下步骤：
1) 如果f(x, y)代表原始图像，x代表图像的时间点，y代表图像的频率点，Gx(x, y)代表f(x, y)在水平方向上的导数，Gy(x, y)代表f(x, y)在垂直方向上的导数：
，，
符号*代表卷积计算；
2) 计算图像灰度的梯度值G(x, y)：
；
3) 设定一个合适的阈值，如果图像上某一个点(x, y)的梯度值G(x, y)大于该阈值，则判定该点为边缘；本发明中，阈值设置为3.11×10-6。
进一步地，所述步骤3中Grubbs检验算法包括以下步骤：
1）对信号xn（n=1, 2, …,N），建立Grubbs检验统计量 ， 代表样本均值，σ代表样本标准差，N代表样本长度；
2）设定显著性水平为α，根据概率公式确定g0(N, α)，g0(N, α)代表数据长度为N，显著性水平为α所对应的Grubbs临界值；本发明中α=0.05；
3) 如果, （b=1, 2, …,N），则剔除xb。
进一步地，所述步骤9中非延迟代价函数包括以下步骤：
1）第k个时刻所对应的局部搜索区间FBk 定义为
，
fk(pmc)代表映射后的平滑均值曲线在第k个时刻的值，代表映射后的平滑均值曲线置信区间在第k个时刻宽度的一半，m代表目标脊线的长度；
2）第k个时刻所对应的非延迟代价函数CFk定义为：
,
，
fk(i) 代表在FBk范围内所取的频率值，TF(tk, fk)代表TF(t, f)在第k个时刻的值，tk代表t在第k个时刻的值，fk代表f在第k个时刻的值，ek代表权重因子。
进一步地，相对误差≤0.756%，平均相对误差≤0.065%。
本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1) 本发明具有实时性：本发明以合成脊带平滑均值曲线映射为参考线，能够即时确定当前时刻局部频率搜索范围的中心点，避免了对前一个脊点的依赖，消除了时间延迟，具有实时性。
2) 本发明具有自适应性：本发明利用合成脊带平滑均值曲线置信区间映射所提供的局部范围，能够自适应确定每个时刻所对应的局部频率搜索范围，搜索带宽能够随着时间的变化而自动变化，不需要凭借经验设置搜索带宽，从而消除了由于人为原因而产生的误差。
3) 实验结果表明：由本发明得到的瞬时频率估计值与实测值之间的最大相对误差为0.756%，平均相对误差为0.065%；与一步代价函数法的结果相比，最大相对误差降低95.39%，平均相对误差降低96.96%。。
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
附图说明
附图1为本发明实施例中基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法的流程图；
附图2为本发明实施例中行星齿轮箱振动信号；
附图3为本发明实施例中行星齿轮箱振动信号的时频谱；
附图4为本发明实施例中从时频谱图上选取的具有高信噪比的局部区域；
附图5为本发明实施例中由Prewitt算法检测到的局部图像区域的边缘；
附图6为本发明实施例中采用Grubbs检验算法消除每条脊带异常点后的结果；
附图7为本发明实施例中利用脊带之间的运动学比例关系叠加而成的合成脊带（最下层的脊带即为合成脊带）；
附图8为本发明实施例中采用Grubbs检验算法消除合成脊带异常点后的结果；
附图9为本发明实施例中合成脊带的均值平滑曲线及其95%置信区间；
附图10为本发明实施例中映射得到的均值平滑曲线及其置信区间；
附图11为本发明实施例中瞬时频率估计值。
具体实施方式
实施例，如图1所示，基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，包括以下步骤：
步骤1：采用短时傅里叶变换算法将信号x（k）（k=1, 2, …,N）转换为时频谱图，N代表信号的长度；
步骤2：从时频谱图中选取一块具有较高信噪比的局部区域，采用Prewitt检测算法将该局部区域转换成二值图像，二值图像包含多条脊带；局部区域是指至少包含两条脊带，信噪比大于80dB的区域；
步骤3：采用Grubbs检验算法排除每条脊带上下边缘的异常值；
步骤4：将上述多条脊带按照相互之间的运动学比例关系叠加到其中一条轮廓最完整的脊带上，构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带；运动学比例关系是指脊带所对应的机器部件之间的传动比；
步骤5：采用Grubbs检验算法排除上述合成脊带上下边缘的异常值；
步骤6：计算上述合成脊带的均值曲线，采用五点三次平滑算法对均值曲线进行平滑处理，得到平滑均值曲线，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间；
步骤7：将上述平滑均值曲线及其置信区间按照平滑均值曲线与待估计目标脊线之间的运动学比例关系映射到目标脊线上；
步骤8：将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间；
步骤9：采用非延迟代价函数在每个时刻所对应的局部搜索区间内搜索脊点，确定每个时刻所对应的瞬时频率，最后得到整个时间区间上的瞬时频率。
步骤1中短时傅里叶变换算法包括以下步骤：
1）对信号x（k）进行短时傅里叶变换：
，
TF(t, f)代表信号x（k）的短时傅里叶变换结果，t代表时间因子，f代表尺度因子，函数w(z)代表自变量为z的窗口函数；
2）计算信号x（k）的时频谱：
，
spectrogram(t, f)代表x（k）的时频谱。
步骤2中Prewitt检测算法包括以下步骤：
1) 如果f(x, y)代表原始图像，x代表图像的时间点，y代表图像的频率点，Gx(x, y)代表f(x, y)在水平方向上的导数，Gy(x, y)代表f(x, y)在垂直方向上的导数：
，，
符号*代表卷积计算；
2) 计算图像灰度的梯度值G(x, y)：
；
3) 设定一个合适的阈值，如果图像上某一个点(x, y)的梯度值G(x, y)大于该阈值，则判定该点为边缘；本发明中，阈值设置为3.11×10-6。
步骤3中Grubbs检验算法包括以下步骤：
1）对信号xn（n=1, 2, …,N），建立Grubbs检验统计量 ， 代表样本均值，σ代表样本标准差，N代表样本长度；
2）设定显著性水平为α，根据概率公式确定g0(N, α)，g0(N, α)代表数据长度为N，显著性水平为α所对应的Grubbs临界值；本发明中α=0.05；
3) 如果, （b=1, 2, …,N），则剔除xb。
步骤9中非延迟代价函数包括以下步骤：
1）第k个时刻所对应的局部搜索区间FBk 定义为
，
fk(pmc)代表映射后的平滑均值曲线在第k个时刻的值，代表映射后的平滑均值曲线置信区间在第k个时刻宽度的一半，m代表目标脊线的长度；
2）第k个时刻所对应的非延迟代价函数CFk定义为：
,
，
fk(i) 代表在FBk范围内所取的频率值，TF(tk, fk)代表TF(t, f)在第k个时刻的值，tk代表t在第k个时刻的值，fk代表f在第k个时刻的值，ek代表权重因子。
利用风机涡轮行星齿轮箱振动数据对本发明所述算法的性能进行验证。
振动数据从靠近行星齿轮系的齿轮箱外壳上采集，数据长度N=2736825，采样频率fs= 5000 Hz。
采集到的行星齿轮箱振动数据如图2所示。
采用短时傅里叶变换算法将图2所示的行星齿轮箱振动数据转换为时频谱图，得到的时频谱图如图3所示。
从图3所示的时频谱图上选取具有高信噪比的局部区域，得到的局部区域如图4所示。
采用Prewitt检测算法对如图4所示的局部区域进行边缘检测，得到的图像边缘如图5所示。
采用Grubbs检验算法消除图5中各条脊带的异常点，得到的结果如图6所示。
按照脊带之间的运动学比例关系将各条脊带叠加到其中一条轮廓最完整的脊带上，所构建的合成脊带如图7所示（最下层的脊带即为合成脊带）。
采用Grubbs检验算法消除合成脊带的异常点，结果如图8所示。
计算合成脊带的平滑均值曲线及其95%的置信区间，结果如图9所示。
按照平滑均值曲线与目标脊线之间的运动学比例关系将平滑均值曲线及其置信区间映射到目标脊线上，结果如图10所示。
采用非延迟代价函数搜索目标脊线的脊点，得到的瞬时频率曲线如图11所示。
经多次实验表明，由本发明得到的瞬时频率估计值与实测值之间的最大相对误差为0.756%，平均相对误差为0.065%，而采用一步代价函数法获得的瞬时频率估计值与实测值之间的最大相对误差为16.39%，平均相对误差为2.14%，本发明最大相对误差降低95.39%，平均相对误差降低96.96%。
根据实验结果，分析后认为：
1) 传统的一步代价函数在确定当前搜索区间的中心点时需要依赖上一个脊点的位置，存在着时间延迟现象，本发明利用映射后的平滑均值曲线作为参考线，可以即时确定当前搜索区间的中心位置，完全不依赖上一个脊点，因此具有实时性。
2) 传统的的一步代价函数法缺乏自适应性，需要人为设置搜索区间，且搜索宽度是固定的，因而不可避免地带来误差，本发明利用映射后的平滑均值曲线置信区间来自动确定局部搜索区间，搜索带宽能够随着时间的变化而自动变化，不需要人工参与，因此具有自适应性。
3) 与传统的一步代价函数法相比，本发明精确度和准确度高。
本领域技术人员应该认识到，上述的具体实施方式只是示例性的，是为了使本领域技术人员能够更好的理解本发明内容，不应理解为是对本发明保护范围的限制，只要是根据本发明技术方案所作的改进，均落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用短时傅里叶变换算法将信号x（k）（k=1, 2, …,N）转换为时频谱图，N代表信号的长度；
步骤2：从时频谱图中选取一块具有较高信噪比的局部区域，采用Prewitt检测算法将该局部区域转换成二值图像，二值图像包含多条脊带；
步骤3：采用Grubbs检验算法排除每条脊带上下边缘的异常值；
步骤4：将上述多条脊带按照相互之间的运动学比例关系叠加到其中一条轮廓最完整的脊带上，构建一条具有完整清晰边缘的合成脊带；
步骤5：采用Grubbs检验算法排除上述合成脊带上下边缘的异常值；
步骤6：计算上述合成脊带的均值曲线，采用五点三次平滑算法对均值曲线进行平滑处理，得到平滑均值曲线，计算该平滑均值曲线在95%置信水平上的置信区间；
步骤7：将上述平滑均值曲线及其置信区间按照平滑均值曲线与待估计目标脊线之间的运动学比例关系映射到目标脊线上；
步骤8：将映射后的平滑均值曲线作为目标脊线的参考线，将映射后的置信区间作为目标脊线的局部搜索区间；
步骤9：采用非延迟代价函数在每个时刻所对应的局部搜索区间内搜索脊点，确定每个时刻所对应的瞬时频率，最后得到整个时间区间上的瞬时频率。
2.根据权利要求1所述的基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于，所述步骤1中短时傅里叶变换算法包括以下步骤：
1）对信号x（k）进行短时傅里叶变换：
，
TF(t, f)代表信号x（k）的短时傅里叶变换结果，t代表时间因子，f代表尺度因子，函数w(z)代表自变量为z的窗口函数；
2）计算信号x（k）的时频谱：
，
spectrogram(t, f)代表x（k）的时频谱。
3.根据权利要求1所述的基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于，所述步骤2中Prewitt检测算法包括以下步骤：
1) 如果f(x, y)代表原始图像，x代表图像的时间点，y代表图像的频率点，Gx(x, y)代表f(x, y)在水平方向上的导数，Gy(x, y)代表f(x, y)在垂直方向上的导数：
，，
符号*代表卷积计算；
2) 计算图像灰度的梯度值G(x, y)：
；
3) 设定一个合适的阈值，如果图像上某一个点(x, y)的梯度值G(x, y)大于该阈值，则判定该点为边缘；本发明中，阈值设置为3.11×10-6。
4.根据权利要求1所述的基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于：所述步骤3中Grubbs检验算法包括以下步骤：
1）对信号xn（n=1, 2, …,N），建立Grubbs检验统计量 ， 代表样本均值，σ代表样本标准差，N代表样本长度；
2）设定显著性水平为α，根据概率公式确定g0(N, α)，g0(N, α)代表数据长度为N，显著性水平为α所对应的Grubbs临界值；
3) 如果, （b=1, 2, …,N），则剔除xb。
5.根据权利要求1所述的基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于：所述步骤9中非延迟代价函数包括以下步骤：
1）第k个时刻所对应的局部搜索区间FBk 定义为
，
fk(pmc)代表映射后的平滑均值曲线在第k个时刻的值，代表映射后的平滑均值曲线置信区间在第k个时刻宽度的一半，m代表目标脊线的长度；
2）第k个时刻所对应的非延迟代价函数CFk定义为：
,
，
fk(i) 代表在FBk范围内所取的频率值，TF(tk, fk)代表TF(t, f)在第k个时刻的值，tk代表t在第k个时刻的值，fk代表f在第k个时刻的值，ek代表权重因子。
6.根据权利要求1所述的基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法，其特征在于：相对误差≤0.756%，平均相对误差≤0.065%。
CN201710608569.XA 2017-07-24 2017-07-24 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法 Active CN107368686B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710608569.XA CN107368686B (zh) 2017-07-24 2017-07-24 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710608569.XA CN107368686B (zh) 2017-07-24 2017-07-24 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107368686A true CN107368686A (zh) 2017-11-21
CN107368686B CN107368686B (zh) 2019-06-25

Family

ID=60308428

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710608569.XA Active CN107368686B (zh) 2017-07-24 2017-07-24 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107368686B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118565857A (zh) * 2024-07-30 2024-08-30 山东杨嘉汽车制造有限公司 一种低平板半挂车的性能检测系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101603854A (zh) * 2009-07-15 2009-12-16 南京信息工程大学 旋转机械启停阶段非平稳振动信号瞬时频率估计算法
JP2011013234A (ja) * 2010-10-18 2011-01-20 Furukawa Electric Co Ltd:The 光ファイバの分散分布測定方法、測定誤差補償方法及び測定条件特定方法
CN104268883A (zh) * 2014-10-07 2015-01-07 电子科技大学 一种基于边缘检测的时频谱曲线提取方法
CN104634526A (zh) * 2015-01-27 2015-05-20 西安交通大学 一种基于非线性压缩变换的转子碰摩故障检测方法及系统
CN105678781A (zh) * 2016-01-19 2016-06-15 中国人民解放军电子工程学院 一种基于边缘检测的目标微多普勒特征分离提取方法
CN106370403A (zh) * 2016-08-22 2017-02-01 南京信息工程大学 一种基于边缘检测的瞬时频率估计方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101603854A (zh) * 2009-07-15 2009-12-16 南京信息工程大学 旋转机械启停阶段非平稳振动信号瞬时频率估计算法
JP2011013234A (ja) * 2010-10-18 2011-01-20 Furukawa Electric Co Ltd:The 光ファイバの分散分布測定方法、測定誤差補償方法及び測定条件特定方法
CN104268883A (zh) * 2014-10-07 2015-01-07 电子科技大学 一种基于边缘检测的时频谱曲线提取方法
CN104634526A (zh) * 2015-01-27 2015-05-20 西安交通大学 一种基于非线性压缩变换的转子碰摩故障检测方法及系统
CN105678781A (zh) * 2016-01-19 2016-06-15 中国人民解放军电子工程学院 一种基于边缘检测的目标微多普勒特征分离提取方法
CN106370403A (zh) * 2016-08-22 2017-02-01 南京信息工程大学 一种基于边缘检测的瞬时频率估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘珊珊: "基于统计估计的图像边缘插值方法", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
江星星: "时频脊融合方法及时变工况行星齿轮箱故障识别", 《振动工程学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118565857A (zh) * 2024-07-30 2024-08-30 山东杨嘉汽车制造有限公司 一种低平板半挂车的性能检测系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107368686B (zh) 2019-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107368457B (zh) 基于LoG算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
CN105651376B (zh) 机械设备离线检测系统振动信号频谱分析和报警方法
KR102157578B1 (ko) 레이더식 파랑측정 시스템에서 인공신경망을 이용한 유의파고 측정방법
CN108463630B (zh) 用于评估到风能设备的转子叶片上的迎流的方法以及用于控制风能设备的方法和风能设备
CN111664929B (zh) 用于在机器振动数据中分离周期振幅波峰和非周期振幅波峰的系统
US20190346343A1 (en) System for Separating Periodic Amplitude Peaks from Non-Periodic Amplitude Peaks in Machine Vibration Data
US11635345B2 (en) System for separating periodic frequency of interest peaks from non-periodic peaks in machine vibration data
Liu et al. An online bearing fault diagnosis technique via improved demodulation spectrum analysis under variable speed conditions
CN107389342A (zh) 基于Roberts算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
US20200220525A1 (en) Method For Automatic Detection of Physical Modes In A Modal Analysis Model
CN107391935B (zh) 基于非延迟代价函数和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
CN107389329A (zh) 基于非延迟代价函数和PauTa检验的瞬时频率估计方法
CN107368686A (zh) 基于Prewitt算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
CN107389341A (zh) 基于Prewitt算子和t检验的瞬时频率估计方法
CN107368814B (zh) 基于Sobel算子和PauTa检验的瞬时频率估计方法
CN107368456A (zh) 基于Sobel算子和t检验的瞬时频率估计方法
CN107391934B (zh) 基于Prewitt算子和PauTa检验的瞬时频率估计方法
CN107357760B (zh) 基于Roberts算子和PauTa检验的瞬时频率估计方法
CN107368458A (zh) 基于Sobel算子和Grubbs检验的瞬时频率估计方法
CN107340129B (zh) 基于LoG算子和PauTa检验的瞬时频率估计方法
CN107389343A (zh) 基于Roberts算子和t检验的瞬时频率估计方法
CN107356429A (zh) 基于LoG算子和t检验的瞬时频率估计方法
CN107290147B (zh) 基于非延迟代价函数和t检验的瞬时频率估计方法
CN118309616B (zh) 海上风电设备的运维方法和系统
JPS6157491B2 (zh)

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant