全矢最大熵倒谱方法及其应用研究.pdf

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1、第4期机械设计与制造2014年4月MachineryDesign&Manufacture221全矢最大熵倒谱方法及其应用研究孙建勇,韩捷,陈宏,周永举(郑州大学振动工程研究所,河南郑州450001)摘要:传统的倒频谱技术处理信号提取特征是基于单通道数据以及其本身计算需要经过两次傅里叶变换的局限性,获得的频谱特征不足以完全反映设备运行状态,同时还会造成谱线泄露严重,分辨率低等问题,基于此,提出一种新的思路:将全矢谱,最大熵谱与倒频谱理论相结合提出全矢最大熵倒谱新方法,新方法以全矢谱为基础,对全矢最大熵功率谱进行傅里叶变化得到。给出基本理论及计算公式,并通过实验处理故障信号与常规倒频谱

2、进行对比。结果验证了新方法的有效性,且相比传统倒频谱具有更高的分辨率。关键词:倒频谱;全矢谱;最大熵谱;分辨率中图分类号:TH16;TP206.3文献标识码:A文章编号:1001—3997(2014)04—0221—03ResearchonFullVectorMaximumEntropyCepstrumMethodandApplicationSUNJian—yong,HANJie,CHENHong,ZHOUYong-ju(ResearchInstituteofVibrationEngineering,ZhengzhouUniversity,HenanZhengzhou450001,

3、China)Abstract:ThetraditionalcepstrumtechniqueforsignalfeatureextractionisbasedonsinglechanneldataanditsownneedstwotimesofFouriertransform,whichspectralfeaturesarenotsufficienttoayreflecttheoperationstatusofequipment,atthesametimespectrumleakageisseriousandhaslowresolution,anditputsforwardanew

4、ideca"toputforwardanewmethodoffullvectormaximumentropycepstrumcombiningthefuUvectorspectrum,them~ximumentropyspectrumandcepstrum,andthenewmethodisbasedonf2vectorspectrum,thentransform$thefullvectormaximumentropypowerspectrumbyFourthItgivesthebasictheo~/andformula,then,throughexperimentsandthef

5、aultsprocessing,compareswithconventionalcepstrum.Theresultverif~stheeffectivenessofthenewmethod,andcomparingwiththetraditionalcepstrumhashigherresolution.KeyWords:Cepstrum;FullVectorSpectrum;MaximumEntropyMethod;Resolution1引言常包含大量的信息,倒频谱分析技术可以简化谱线,分离信息,有效地提取故障成分进行故障诊断。但是由于其本身需要两次傅里传统的故障诊断提取信号的

6、特征,多以单通道信号为基础,叶变换,受到了数据长度和窗函数的影响不可避免的出现频谱分这样必然忽略了双通道信号之间存在的联系,大部分情况下会造辨率低,产生大量旁瓣,谱线泄漏等缺陷。成故障的的误判。同源信息融合技术的发展,实现了双通道信号Burg第一次把信息熵的理论引入信号处理领域,并于1967的融合,更加全面的反映设备的运行状态,取得较大成就的有美年率先提出最大熵谱估计法(MaximumEntropyMethod,MEM)。国Bently公司的全频谱,西安交通大学屈梁生院士提出的全息谱和郑州大学振动工程研究所提出的全矢谱。相比于其它信息融合最大熵谱估计(MEM)可以说是频谱分析技术发

7、展史上的一个里方式,全矢谱有其独特优势f1:数值算法计算简单、快捷、稳健且具程碑,而Paten于1968年正式提出了AR谱估计法。AR谱和最有良好的拓展性,可与传统的故障诊断方法结合,更全面的进行大熵谱(MEM)的算法相同,已经被证明是等价的。最大熵谱估计信号处理和故障诊断。倒频谱(Cepstrum)最早是由Boge~、Hearly有效避免了自窗函数的谱泄露,谱型具有良好的分辨率131。基于和Tukey于1963年提出的121。倒频谱(Cepstrum)技术是频谱分析

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