[发明专利]一种振动信号处理的谐波窗函数

说明书

技术领域

本发明涉及信号后处理技术，属于一种复杂振动信号处理新方法，适用于复杂振动信号的加窗分析。

背景技术

现代的复杂振动信号大多具有非平稳、强噪声的特征。振动信号的分析，就是指从噪声中提取有用信号、研究信号特征，进一步确定所测试结构目前所处状态。复杂振动信号(诸如存在于裂纹故障诊断等检测)的非平稳性增加了对结构故障进行有效诊断的困难，而强噪声环境又淹没了诸多有用的信号。因而，要确定结构的动态故障特征，需研究更加有效的信号分析方法。目前对于复杂振动信号的分析，在理论和应用上已取得了若干成果。常规的时域分析方法、频谱分析方法和故障诊断方法能够准确分析与诊断出若干导致故障的原因，在工业界已经取得若干满意的成果。而对于非平稳的故障信号的识别，采用STFT、时频分析或小波分析方法也能得到较好的解决。STFT是加了时间窗的傅立叶谱分析，但必须假定待定分析数据是分段平稳的，另一方面为了频率精度又需窗口足够长，就限制了STFT分析的应用。小波分析方法可以成功地进行非平稳信号的分析。为满足高精度动平衡测量的要求，以提高不平衡量及其相位的提取精度为研究目标，利用谐波小波的相位锁定和窄带分析能力，设计了谐波小波自适应滤波器，发展了确保高精度提取幅值和相位的自适应方法。仿真与实际应用表明，该方法满足高精度和实时性的要求，具有充裕的应用潜力(杨克己，基于谐波小波的自适应滤波在高精度动平衡检测系统中的应用。仪器仪表学报，2005，26(8)：133-135)。对旋转机械振动信号通过经验模态分解，然后经过希尔伯特变换获得信号频谱(杨世锡，旋转机械振动信号基于EMD的希尔伯特变换和小波变换时频分析比较。中国电机工程学报，2003，23(6)：102-107)，能够同时用于线性振动信号和非线性振动信号的分析。利用基于二进的小波分解变换技术，可以把不同频段的时域信号展现出来。但小波分析不具有自适应性的特点，一旦小波被选定，就必须用它来分析所有的待分析数据。同时随着分解层数的增加，由于二抽一的二进小波分解特性，密集特征信号的分析精细程度大大折扣(李舜酩等.行驶车辆振动信号的小波分析，汽车工程，1997.19(6)：370-375)。再一方面，二进小波分解在进行傅立叶变换后，相位发生变化，必须进行保相处理(李舜酩.二进小波振动检测中低频保相的二次变换处理.仪器仪表学报，2005，26(4)：370-373)。谐波小波分析具有频域相位锁定的能力，具有正交性、局部分解性及自适应性。因此，综合各种信号处理方法，本发明利用谐波小波的优良特性，构造一个更灵活的谐波窗函数。该窗具有谐波小波极好的紧支特性，同时也具有极其优秀抑制频率泄漏的能力，可以在任意感兴趣的分析频段展开分析，特别适合对复杂振动信号的加窗分析。

发明内容

本发明的目的就是在综合谐波小波的优点，构造一个谐波窗函数。该窗函数具有的自适应特性，具有灵活的变化窗口和移动中心，能优秀地抑制频率泄漏，对振动信号在任何感兴趣的频段进行加窗分析。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明一种振动信号处理的谐波窗函数，其特征在于包括如下步骤：

步骤101，构造谐波小波函数

谐波小波函数是由实函数ψ_e(x)和ψ_o(x)得到的傅立叶变换式：

角标e和o分别表示该实数是变量x的偶函数和奇函数；对式(1)和式(2)作逆傅立叶变换得到：