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1、基于时频分析和模式识别的惯性器件故障监测与诊断技术研究第13卷第2期2006年4月电光与控制EI卫CTR0NICS0阿CS&C0NTR0LV01.13№.2Apr.2006文章编号:1671—637X(2006)02—0085—03基于时频分析和模式识别的惯性器件故障监测与诊断技术研究陈光军,胡昌华,任章,周志杰(1.西北工业大学航海工程学院,陕西西安710072;2.第二炮兵工程学院,陕西西安710025)摘要:利用时频分布检测信号的基本原理,提出了一种基于PMH分布和模式识别的惯性器件故障监测与诊断方法.实验表明本文所提出的方法
2、能够辨识出惯性器件的故障类型,并且能够实现状态监测和故障分离.该方法在工程实际中具有很好的实用性.关键词:时频分布;惯性器件;故障检测与诊断;PMH分布;模式识别中图分类号:V249.322文献标识码:A'?●?'1'?'^??''一一量I.aultm0mtoringanddiagnosisofinertialaooaratusbased0ntime—frequencyanalysispatternrecognitionCHENGuang—jun,HUChang—hua2,RENZhang,ZHOUZhi—jie2(1.CollegeofM
3、arineEngineering,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an710072,China;2.TheSecondArtilleryEngineeringCollege,Xi'an710025,China)Abstract:Thebasicprincipleofdetectingsignalwithtime—frequencydistributionisbrieflypresented.ThenamethodbasedonthePseudo—Margenau—HillDistribution
4、(PMHD)andthePatternRecognition(PR)isputforwardforfaultmonitoringanddiagnosisoftheinertialapparatus.Result:Theexperimentalresultshowsthatthemethodcanimplementfaulttypeidentificationoftheinertialapparatus,andrealizestatusmoiIi—totingandfaultisolation.Conclusion:Thismethodisv
5、eryusefulinengineering.KeyWords:time—frequencydistribution;inertialapparatus;faultmonitoringanddiagnosis;PMHdistti—bution;patternrecognition0引言惯性器件_lJ在导弹,飞机,汽车和轮船等军事和民用领域有广泛的应用,对惯性器件的测试和诊断有十分重要的现实意义.传统的基于FI'的信号频域表示及其能量频域分布揭示了信号在频域的特征,它们在传统的信号分析与处理方法中发挥了极其重要的作用.但是,FT是一种整体变换
6、,即对信号的表示要么完全在时域,要么完全在频域,作为频域表示的频谱或功率谱并不能告诉我们其中的某种频率分量出现在什么时候以及它的变化情况.而在许多实际应用场合,信号是非平稳的E2],其统计量(如相关函数,收稿日期:2005—02—22修定日期:2005—03.03作者简介:陈光军(1966一),男,湖北黄岗人,博士生,副教授,主要从事惯性技术应用及测试研究.功率谱等)是时变函数.只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的,最希望得到的乃是信号频谱随时间变化的情况.为此,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,这种表示称为信号的时频表示.本
7、文提出将一种新的时频分布,即PMH分布与基于距离的模式识别相结合,对惯性器件故障进行检测与诊断的方法.实验结果表明该方法能够检测出惯性器件故障,并能够确定故障类型.1信号时频分布的一般表达式根据时频分析的特征,可将时频分布分为如下几类_3J:1)线性时频表示;2)Cohen类双线性时频分布;3)仿射类双线性时频分布;4)重排类双线性时频分布;5)自适应核函数类时频分布;6)参数化时频分布.下面给出时频分析的一般表达式_4J.86电光与控制第13卷1.1连续时间时频分布连续时间信号(t)的时频分布用P(t,f)表示,并定义为ID(￡,,)=I
8、IIe,2("一og(,r)(u+÷)(u一)e-l~=#dudvdv(1)式中:(t)为分析信号;g(,r)为能量函数.(1)式提供了全面理解任何一种时频信号分析方法的通用工具
