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《大连理工大学》 2012年
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非平稳信号Choi-Williams分布研究与应用

郭书超  
【摘要】:由于傅立叶变换是一种全局变化,无法同时描述信号的时间和频率特性。但是工程应用中的许多信号,统计量是时变函数的非平稳信号。只针对信号的时域或频域全局特性进行研究是远远不够的,了解信号的频谱随时间变化的情况就显得越来越重要。为了有效分析与处理非平稳信号,人们在傅立叶分析的基础上提出并发展了一系列新的信号处理理论,联合时频分析法就是其中的一种。联合时频分析法的基本思想:设计一个时间与频率的联合函数,该函数可以同时描述信号在不同时间和频率处的能量密度和强度。其能够描述信号的频谱随时间变化规律的一种分布,可以在时间和频率上同时表述信号的能量或强度特征。是研究非平稳信号的主要工具,现代信号处理研究的主要方法之一。 本文对非平稳信号的时频分布进行了深入系统地研究,主要完成以下工作: (1)本文首先探讨了非平稳信号的时频分析方法的理论基础和基本方法,重点介绍了短时傅里叶变换、Cohen类时频分布,系统研究了这些时频分析方法的性质,并通过仿真展现了各种时频分析方法的优缺点。 (2)接着根据短时信号交叉项抑制对核函数的约束条件,本文针对短时信号对Choi-Williams分布(CWD)的核函数进行了分析,利用基于短时信号的改进型Choi-Williams分布(SCWD)的概念和定义,并根据短时信号在相关域的分布特点,通过理论分析和实验仿真验证,证实在多分量短时信号的情况下,SCWD的抑制交叉项的能力更强。在信号的瞬时频率估计、调制分析、类型识别及振动故障诊断几个方面运用基于短时信号的改进型的时频分布(SCWD)分析和仿真。 (3)最后,通过研究了Choi-Williams分布在振动故障诊断方面的应用。由于润滑不良、异物入侵及过载都会造成损坏,加工或装配不当也会导致轴承故障,即使一切正常的轴承经长时间的运转也可能出现磨损和疲劳剥落现象。当轴承在受载运行中,出现了尺寸非常小的故障时,就可以利用轴承的故障特征频率来判断故障的有无,做到尽量提早发现并消除故障,可以大大减少轴承故障造成的损失。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TN911.7

【参考文献】
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