基于频谱细化的全矢谱分析.pdf

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1、机械设计与制造第8期104MachineryDesign&Manufacture2013年8月基于频谱细化的全矢谱分析杨才源，韩捷，陈宏，宋华磊(郑州大学振动工程研究所，河南郑州450001)摘要：全矢谱技术作为一种全信息技术，能够有效融合同一截面两个相互垂直传感器的信号信息，准确地提取机械故障的关键特征信息。针对全矢谱在密集频谱情况下使用精度会降低的问题。提出一种将全矢谱理论和基于复解析带通滤波器选带细化方法相结合的复解析细化全矢谱，具有信息全面和高分辨率的特点，运算效率高于具有相同分辨率的普通全矢谱。仿真计算表明，复解析细化全矢谱可应用于旋转机械故障诊断中，对密集型频谱进行有效的分析

2、。关键词：密集频谱；细化分析；全矢谱；故障诊断中图分类号：TH16；TP52+6文献标识码：A文章编号：1001—3997(2013)08—0104—03StudyonVectorSpectrumBasedonSpectrumRefiningYANGCai—yuan，HANJie，CHENHong，SONGHua-lei(ResearchInstituteofVibrationEngineering，ZhengzhouUniversity，HenanZhengzhou450001，China)Abstract：Vectorspectrumtechnologyisafusiontechno

3、logywhichcanefectivelyintegratethechannelinformationof口crosssectionbasedontwoorthogonalchannelsandaccuratelyextractthekeycharacteristicsofmachinefailurecomplexanalyticalzoomvectorspectrumassociatingvectorspectrumtheorywithzoommethodbasedOncomplexanalyticalband-passfilterputforwardagainsttothelowe

4、rprecisionoftraditionalvectorspectruminintensivespectrumenvironment．ItWasprovidedwiththecharacteristicoffullinformationandhighresolutionanditscomputationefwiencyWashigherthanthatoftheordinaryvectorspectrumwiththesn，，leresolution．ThesimulationshowsthatthecomplexanalyticalzoomvectorspectrumCanbeuse

5、dinrotarymachinefaultdiagnosisandisanefwienttoolforinteusivespectrum．KeyWords：IntensiveSpectrum；ZoomAnalysis；VectorSpectrum；FaultDiagnosis1引言量较大和频率调整较复杂等问题，使最大细化倍数和精度都受到很大限制，对用软件实现的ZOOMFFY的影响尤为巨大。与传统传统的旋转机械状态监测和故障诊断只采用单源振动信号的复调制细化谱方法相比，由于只对细化选抽点进行移频，大大作为判别设备运行状态的依据，忽略了各个通道之间的有机联节省了内存空间，减少了计算工作量；由

6、于先选抽滤波后移频，避系，导致信息的不完整、不可靠。由于单源信号从量值和结构方面免了较复杂的频率调整过程。都很难反应设备运行的实际状况，因此采用传统的分析方法很容对于离散频谱分析，无论是频率、幅值或是相位，都可能存易造成漏判和误判Ⅲ。上述现状多年前已被许多学者认识，并相继在误差，误差产生的原因主要有两个：第一个原因是时域截断和展开了一系列的基于旋转机械全信息分析方法的研究和工程实频域离散化，只要不是对信号进行整周期时域截断，信号进行离践。在旋转机械故障诊断方面比较成熟的有专家学者提出的全息散傅里叶变换分析的频率、幅值和相位都存在有误差。第二个原谱分析和国外的某公司推出的全频谱分析，以及专

7、家学者提出的因是多频率谐波信号正负频率的之间的干涉现象产生的误差以全矢谱分析方法哪。全矢谱技术作为对旋转机械进行故障诊断的及频率信号正负频率之间的干涉。主要方法之一，它弥补了单通道信息的不完备性。在对旋转机械同源信息融合全矢谱技术和复解析带通滤波频率分辨率是频谱分析的一个重要指标，对于密集频谱工细化分析技术进行研究的基础上，结合二者的特点，实现基于程信号进行分析的最有效方法之一是复调制细化谱分析方法，是复解析带通滤波的全信息频谱细化